#Разметкадатасета

Как опенсорсные инструменты замедляют разработку моделей для анализа медицинских снимков
493 показа
60 открытий
Самое важное с конференции NeurIPS 2021
555 показов
69 открытий
Хотите усовершенствовать цикл обработки данных? Попробуйте задействовать людей
392 показа
34 открытия
Ручное аннотирование по-прежнему незаменимо для разработки моделей глубокого обучения
588 показов
108 открытий
Если вы устраняете систематическую ошибку модели, то уже слишком поздно
1K показов
94 открытия
Как мы масштабируем машинное обучение
311 показов
112 открытий
Генерация меток для обучения модели при помощи слабого контроля
519 показов
67 открытий
Ускорение семантической сегментации при помощи машинного обучения
378 показов
209 открытий
Датацентрический и моделецентрический подходы в машинном обучении
497 показов
191 открытие
Большой объём данных для машинного обучения — не панацея
496 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
1.4K открытий
Как за неделю разметить миллион примеров данных
12 показов
116 открытий
Зачем вам нужно использовать активное обучение при обучении нейронных сетей
9 показов
151 открытие
Четыре урока о создании инструментов для машинного обучения
9 показов
167 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…

8 показов
863 открытия
Почему я изменил своё мнение о слабой разметке для ML
6 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)
7 показов
103 открытия
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…

5 показов
215 открытий
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.

4 показа
143 открытия
Оптимизация разметки данных с помощью активного обучения
4 показа
269 открытий
Как Scale AI создаёт качественные данные для машинного обучения
1 показ
736 открытий