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 с…
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 к…
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.
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.
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.