#Перевод

Опенсорсные массивы данных для Computer Vision
Как стать цифровым кочевником
Подготовка к цифровому кочевничеству
Как за неделю разметить миллион примеров данных
Непрерывное обучение для продакшен-систем
Жизненный цикл машинного обучения
Застрял перевод на тинькофф через card2card

Привет! Ситуация такая: перевод продавцу деньги с сбера mastercard на втб мир. Через сбол перевести не получилось(спасибо сберу), пришлось переводить через сервис которым частенько пользовался раньше - card to card тинькофф. Продавец утверждает, что деньги ему не дошли, в свою очередь сбер подтверждает - что деньги дошли тинькофф, дальше к ним…

Как избавиться от проблем при разметке данных для обучения ML моделей?
Как создать эффективный план разметки данных?
Зачем вам нужно использовать активное обучение при обучении нейронных сетей
Четыре урока о создании инструментов для машинного обучения
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…

Почему я изменил своё мнение о слабой разметке для ML
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)
Руководство по типам аннотирования изображений
Лучшие платформы аннотирования изображений для компьютерного зрения на 2019 год
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…

Аннотирование текста для машинного обучения
Семантическая сегментация 4D сцен с лидаров и прогресс в разработке беспилотных автомобилей
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.

Оптимизация разметки данных с помощью активного обучения
Гид по переводчикам в Telegram

В этой статье мы рассмотрим, какие сегодня есть возможности перевода в Telegram. Ни для кого не секрет, что мессенджер сейчас переживает новый виток популярности. По данным аналитических агентств доля Telegram в России за последние месяцы резко выросла и продолжает расти. По объему аудитории он обошел WhatsApp и вышел на первое место по…

Лучшие инструменты разметки изображений для компьютерного зрения 2020 года
Лучшие инструменты аннотирования для компьютерного зрения в 2021 году
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.

5 этапов, гарантирующих успешную разметку данных
Как организовать разметку данных для машинного обучения: методики и инструменты
Как Scale AI создаёт качественные данные для машинного обучения
7 способов получить качественные размеченные данные для машинного обучения

Наличие размеченных данных необходимо для машинного обучения, но получение таких данных — непростая и дорогостоящая задача. Мы рассмотрим семь способов их сбора, в том числе перепрофилирование, поиск бесплатных источников, многократное обучение на данных с постепенно повышающимся качеством, а также другие способы.

Топ-5 инструментов для разметки данных в 2021 году

Программы для разметки данных (data labeling) необходимы для прокачки машинного обучения и создания обучающих наборов данных. Поэтому мы решили изучить наилучшие решения из этой области, имеющиеся сегодня на рынке.

Как размечать данные для машинного обучения
Способы обеспечения качества данных для машинного обучения
5 трендов в аннотировании данных в 2021 году
Методика машинного обучения Human-in-the-Loop
Почему за автоматической разметкой данных будущее?
Почему 87% проектов data science не добираются до продакшена?
«Было приятно, когда наш синтез речи приняли за диктора»: как работает автоперевод и озвучка видео в «Яндекс.Браузере» Статьи редакции

Глава браузера Роман Иванов о том, как нейросети переводят устную речь, почему с их помощью нельзя посмотреть Netflix и уничтожит ли новый сервис языковой барьер в интернете.

Доктор химии Андреас Ноак, разоблачитель содержимого вакцины от коронавируса, скончался 26 ноября 2021 года

Причина смерти — затрудненное дыхание.

Бум иноязычного контента в эпоху кадрового кризиса: почему скоро некому будет переводить фильмы и сериалы Статьи редакции

Компании не устраивает качество автоперевода, а профессионалам нужно платить. Как «Игра в кальмара» привлекла внимание к сфере перевода и что портит качество субтитров — в пересказе Rest of World.

Кадр из шестой серии корейского сериала «Игра в кальмара» 2021 года Rest of World
​​Оценка мультипликаторов акций имеет значение

К тому времени, когда вы понимаете, что оценка действительно имеет значение — уже слишком поздно что-либо с этим делать

Чарли Билелло, Основатель и генеральный директор Compound Capital Advisors
Что делать с Китаем?

После недавнего сильного падения китайского фондового рынка финансовый журнал The Securities Times, связанный с китайским правительством, опубликовал статью под названием «风物长宜放眼量». Она стала отсылкой на стихотворение Мао Цзэдуна и примерно переводится как «Устреми взор в дальние дали». Поражают попытки успокоить рынки с помощью цитат Мао, но…

Открытое письмо против технологии сканирования конфиденциального контента Apple

Эксперты по безопасности и конфиденциальности, криптографы, исследователи, профессора, эксперты по правовым вопросам и потребители Apple осуждают запланированный шаг Apple по подрыву конфиденциальности пользователей и сквозного шифрования.

Мошенники начали обманывать с промокодами, переводами и iHerb

Злоумышленники придумали новые способы отъема денег у населения. Теперь они применяют схемы, связанные с промокодами и переводами денег на карту, а также с покупками на популярном ресурсе iHerb.

null