Несмотря на достижения в области машинного обучения (МО), искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации, сохраняется потребность в участии человека в процессах и решениях, которые мы стремимся автоматизировать. В своей недавней серии блогов об обработке исключений я отметил, что исключения настолько распространены, что все эксперты по машинному обучению должны разработать план для каждого проекта по их устранению. Я также встретился с этими тремя отраслевыми экспертами, чтобы..

Аннотации данных слова или маркировка данных появляются, когда кто-то говорит о реализации проекта AI или ML. Так что же такое машинное обучение или искусственный интеллект? Основная предпосылка машинного обучения заключается в том, что компьютерные системы и программы могут улучшать свои результаты способами, которые напоминают человеческие когнитивные процессы, без прямой помощи или вмешательства человека, чтобы дать нам понимание. Другими словами, они становятся самообучающимися..

Автор Хорхе Кампос Проблемы машинного обучения (ML) начинаются со сбора данных обучения. Во-первых, мало помеченных наборов данных. Во-вторых, возрастающая сложность и меняющийся характер языковых нюансов, например, в гуманитарных науках, здравоохранении или финансах, требуют постоянных знаний и проверки со стороны профильных экспертов (МСП). В контексте обработки естественного языка (НЛП) эти знания приходят в виде текстовых аннотаций. tagtog - это платформа для совместной работы..

Без данных обучения не может быть модели машинного обучения Аннотация к данным Техника аннотации Данные используется для того, чтобы объекты были узнаваемыми и понятными для моделей машинного обучения. Это критически важно для развития отраслей машинного обучения (ML), таких как распознавание лиц, автономное вождение, беспилотные летательные аппараты, робототехника и многие другие приложения искусственного интеллекта. Аннотации данных - это процедура обработки необработанных..

С момента запуска Supervisely аннотации изображений и управление ими были ядром нашей платформы. В самом деле, именно это потребует от вашей команды большей части времени для создания модели компьютерного зрения - и она будет такой же хорошей, как и ваши данные. У нас уже есть лучшие в своем классе инструменты для аннотации изображений и видео, совместной работы пользователей и конвейеров для обучения настраиваемых нейронных сетей. Но мы заметили одну вещь: когда дело доходит до..

Что такое аннотация данных? Мы понимаем, что данные важны, и все согласны с тем, что чем их больше, тем лучше, поскольку мы сможем моделировать больше сценариев реального мира и повышать точность наших систем машинного обучения… Мы кратко обсудили, почему это так важно и почему хорошая стратегия работы с данными так важна. критично на уровне проекта, но еще лучше, если это касается всей компании, чтобы у большего числа команд было топливо для разработки собственных вариантов..