#Инструментыдляразметки

Самое важное с конференции NeurIPS 2021
555 показов
69 открытий
Хотите усовершенствовать цикл обработки данных? Попробуйте задействовать людей
391 показ
34 открытия
Ручное аннотирование по-прежнему незаменимо для разработки моделей глубокого обучения
588 показов
106 открытий
Если вы устраняете систематическую ошибку модели, то уже слишком поздно
1K показов
94 открытия
Как мы масштабируем машинное обучение
309 показов
108 открытий
Генерация меток для обучения модели при помощи слабого контроля
518 показов
65 открытий
Ускорение семантической сегментации при помощи машинного обучения
377 показов
205 открытий
Датацентрический и моделецентрический подходы в машинном обучении
497 показов
188 открытий
Большой объём данных для машинного обучения — не панацея
495 показов
70 открытий
ML и консенсус между людьми: берём от обоих подходов лучшее
416 показов
32 открытия
Подготовка датасета для машинного обучения: 10 базовых способов совершенствования данных
12 показов
1.3K открытий
Как за неделю разметить миллион примеров данных
11 показов
116 открытий
Как избавиться от проблем при разметке данных для обучения ML моделей?
8 показов
69 открытий
Как создать эффективный план разметки данных?
9 показов
40 открытий
Зачем вам нужно использовать активное обучение при обучении нейронных сетей
9 показов
150 открытий
Четыре урока о создании инструментов для машинного обучения
8 показов
165 открытий
Разметка данных для машинного обучения: обзор рынка, методики и компании

Большая доля data science и машинного обучения зависит от чистых и корректных источников данных, поэтому неудивительно, что скорость роста рынка разметки данных продолжает увеличиваться. В этой статье мы расскажем о многих крупных игроках отрасли, а также об используемых ими методиках, чтобы вы могли иметь возможность выбора наилучшего партнёра в…

7 показов
847 открытий
Почему я изменил своё мнение о слабой разметке для ML
5 показов
81 открытие
Как Hasty использует автоматизацию и быструю обратную связь для обучения моделей ИИ
CEO Hasty Тристан Руиллар (в центре), сооснователи компании Константин Проскудин (слева) и Александр Веннман (справа)
6 показов
103 открытия
Руководство по типам аннотирования изображений
5 показов
150 открытий
Почему при разработке ИИ главное — это данные

Системы машинного обучения рождаются от союза кода и данных. Код сообщает, как машина должна учиться, а данные обучения включают в себя то, чему нужно учиться. Научные круги в основном занимаются способами улучшения алгоритмов обучения. Однако когда дело доходит до создания практических систем ИИ, набор данных, на котором выполняется обучение, по…

4 показа
214 открытий
Аннотирование текста для машинного обучения
4 показа
1.9K открытий
Семантическая сегментация 4D сцен с лидаров и прогресс в разработке беспилотных автомобилей
4 показа
133 открытия
Пять альтернатив Scale AI

Выбор подходящего инструмента для аннотирования данных — непростая задача, поэтому чтобы принять верное решение, необходимо знать все возможные варианты. В этой статье мы расскажем о лучших, по нашему мнению, альтернативах Scale AI.

3 показа
142 открытия
Оптимизация разметки данных с помощью активного обучения
3 показа
269 открытий
6 правил по обеспечению качества данных для машинного обучения

«Качество — это не действие, а привычка», — сказал великий древнегреческий философ Аристотель. Эта идея справедлива сегодня так же, как и более двух тысяч лет назад. Однако качества добиться не так легко, особенно когда дело касается данных и технологий наподобие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения.

4 показа
287 открытий
5 этапов, гарантирующих успешную разметку данных
3 показа
123 открытия
Как Scale AI создаёт качественные данные для машинного обучения
1 показ
733 открытия