#Computervision

Нейронные сети используются для множества задач, но слышали ли вы когда-нибудь про распознавание птиц? Мы – нет, поэтому возможность поработать над этим проектом очень нас захватила, а опыт по итогу оказался крайне интересным.

Мы подготовили 7 основных шагов, которые превратят набор картинок из гугла не просто в мощный базовый блок системы компьютерного зрения, но и основной инструмент по выявлению и устранению ошибок распознавания.

Обычно распознавание чего угодно реализуется с помощью технологий компьютерного зрения и машинного обучения. Нейросети “скармливают” набор изображений, по которым она учится узнавать предметы. Но что делать, если распознавать нужно сразу на мобильном устройстве, а дообучать модель в случае увеличения количества классов нет возможности из-за…

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.

В этот момент одна из команд Neurocore на последний незамороженный из-за Covid'a бюджет тестировала Ai-систему для аэропортов, и приходило понимание, что в ближайшее время доп. работ не предвидится. Тогда мне и пришла идея подать заявку на участие в хакатоне Digital Super Hero – совместный проект Республики Татарстан и группы компаний InnoSTage.…

Нам удалось поработать с заказчиком, который решил выпустить на рынок сервис по определению птиц вкупе с камерами. Нам предстояло обучить камеры определять птиц в своем объективе, а затем, научить сервис определять вид и пол птиц.

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.

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…

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…

«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.

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.