Как опенсорсные инструменты замедляют разработку моделей для анализа медицинских снимков

Как опенсорсные инструменты замедляют разработку моделей для анализа медицинских снимков
11

Самое важное с конференции NeurIPS 2021

Самое важное с конференции NeurIPS 2021
33

Хотите усовершенствовать цикл обработки данных? Попробуйте задействовать людей

Хотите усовершенствовать цикл обработки данных? Попробуйте задействовать людей
11

Ручное аннотирование по-прежнему незаменимо для разработки моделей глубокого обучения

Ручное аннотирование по-прежнему незаменимо для разработки моделей глубокого обучения
33

Если вы устраняете систематическую ошибку модели, то уже слишком поздно

Если вы устраняете систематическую ошибку модели, то уже слишком поздно
33

Как мы масштабируем машинное обучение

Как мы масштабируем машинное обучение
11

Генерация меток для обучения модели при помощи слабого контроля

Генерация меток для обучения модели при помощи слабого контроля
11

Ускорение семантической сегментации при помощи машинного обучения

Ускорение семантической сегментации при помощи машинного обучения
11

Датацентрический и моделецентрический подходы в машинном обучении

Датацентрический и моделецентрический подходы в машинном обучении
11

Большой объём данных для машинного обучения — не панацея

Большой объём данных для машинного обучения — не панацея
22

ML и консенсус между людьми: берём от обоих подходов лучшее

ML и консенсус между людьми: берём от обоих подходов лучшее

Подготовка датасета для машинного обучения: 10 базовых способов совершенствования данных

Подготовка датасета для машинного обучения: 10 базовых способов совершенствования данных

Как за неделю разметить миллион примеров данных

Как за неделю разметить миллион примеров данных
22

Зачем вам нужно использовать активное обучение при обучении нейронных сетей

Зачем вам нужно использовать активное обучение при обучении нейронных сетей

Четыре урока о создании инструментов для машинного обучения

Четыре урока о создании инструментов для машинного обучения
11

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 я изменил своё мнение о слабой разметке для ML

Почему я изменил своё мнение о слабой разметке для ML

Как Hasty использует автоматизацию и быструю обратную связь для обучения моделей ИИ

<i>CEO Hasty Тристан Руиллар (в центре), сооснователи компании Константин Проскудин (слева) и Александр Веннман (справа)</i>
11

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…

Почему при разработке ИИ главное — это данные
33

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.

11

Оптимизация разметки данных с помощью активного обучения

Оптимизация разметки данных с помощью активного обучения
11

Как Scale AI создаёт качественные данные для машинного обучения

Как Scale AI создаёт качественные данные для машинного обучения