#Computervision

Разметка данных в машинном обучении: процесс, разновидности и рекомендации
479 показов
5.9K открытий
Как организовать разметку данных для машинного обучения: методики и инструменты
3 показа
1.6K открытий
О важности датасета и о том, как сделать его лучше. Наш опыт
фото котиков из открытых источников

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.

26 показов
1.5K открытий
Распознавание птиц при помощи камер и искусственного интеллекта (часть 1)
Распознавание птиц при помощи камер и искусственного интеллекта, проект компании «Технологика»

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.

14 показов
1.4K открытий
Лучшие инструменты разметки изображений для компьютерного зрения 2020 года
3 показа
1.3K открытий
Подготовка датасета для машинного обучения: 10 базовых способов совершенствования данных
11 показов
1.2K открытий
Распознавание картин без 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…

20 показов
1.2K открытий
Создаем датасет для распознавания счетчиков на Яндекс.Толоке
3 показа
929 открытий
Лучшие инструменты аннотирования для компьютерного зрения в 2021 году
4 показа
874 открытия
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.

3 показа
863 открытия
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…

5 показов
821 открытие
Papers, please! Как устроены сервисы по распознаванию лиц для идентификации клиента и проверки документов

В популярной в свое время игре Papers, please! игрок выполняет роль таможенника, проверяющего документы по все более усложняющимся правилам. Главная игровая механика - проверка документов на соответствие всем нормам, таким как верная дата и место выдачи, соответствие имени и фамилии человека на всех документах, срок действия визы, наличие…

24 показа
811 открытий
Классификация птиц при помощи искусственного интеллекта (часть 2)

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.

19 показов
772 открытия
Как Scale AI создаёт качественные данные для машинного обучения
1 показ
714 открытий
20+ популярных опенсорсных датасетов для Computer Vision
629 показов
704 открытия
10 лучших опенсорсных инструментов аннотирования для компьютерного зрения
281 показ
651 открытие
Хакатон про ИТС: лайфхаки онлайн презентаций, или как Neurocore стала супергероем в кейсе видеоаналитики

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.…

75 показов
501 открытие
1 репост
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.

3 показа
437 открытий
Бристоль внедрит систему мониторинга цен от Napoleon IT

«Бристоль» и Napoleon IT заключили стратегическое соглашение о сотрудничестве, в процессе которого будет внедрена интеллектуальная система мониторинга цен конкурентов PowerPrice. Следующим шагом планируется внедрение системы управления ценообразованием.

15 показов
383 открытия
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.

4 показа
282 открытия
Оптимизация разметки данных с помощью активного обучения
3 показа
264 открытия
Искусственный интеллект в биотехе

Сегодня искусственный интеллект (Artificial intelligence, AI) широко используется в науках о жизни: рациональный драг-дизайн, функциональная и структурная геномика и прочие омики, анализ медицинских изображений, предсказание третичной структуры белков и многое другое.

2.9K показов
245 открытий
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…

4 показа
211 открытий
Ускорение семантической сегментации при помощи машинного обучения
375 показов
202 открытия
Лучшие платформы аннотирования изображений для компьютерного зрения на 2019 год
5 показов
186 открытий
Датацентрический и моделецентрический подходы в машинном обучении
495 показов
181 открытие
Создаем свой датасет с пришельцами
2 показа
167 открытий
Зачем вам нужно использовать активное обучение при обучении нейронных сетей
8 показов
146 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.

2 показа
142 открытия
Семантическая сегментация 4D сцен с лидаров и прогресс в разработке беспилотных автомобилей
3 показа
133 открытия
Десять лучших опенсорсных инструментов аннотирования 2021 года для Computer Vision
429 показов
122 открытия
5 этапов, гарантирующих успешную разметку данных
3 показа
120 открытий
Опенсорсные массивы данных для Computer Vision
11 показов
117 открытий
Как за неделю разметить миллион примеров данных
10 показов
116 открытий
Как мы распознавали цвета медицинских тест-полосок с помощью ИИ для healthcare стартапа

Рассказываем, как Технологика и стартап цифровой медицины запустили мобильное приложение, которое при помощи ИИ анализирует цвета медицинских тест-полосок и трактует результаты показателей мочи.

318 показов
112 открытий
Ручное аннотирование по-прежнему незаменимо для разработки моделей глубокого обучения
584 показа
105 открытий
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)
6 показов
103 открытия
Как мы масштабируем машинное обучение
306 показов
103 открытия
Почему я изменил своё мнение о слабой разметке для ML
5 показов
80 открытий
Napoleon IT на форуме Retail TECH

Команда Napoleon IT приняла участие в ведущем технологическом форуме для ритейла Retail TECH 2023. На выставке компания представила собственный В2В продукт Core+ с решениями антифрод на КСО, мониторинг цен, товаров и заполненности полки для ритейла.

132 показа
73 открытия
Большой объём данных для машинного обучения — не панацея
493 показа
70 открытий
Как избавиться от проблем при разметке данных для обучения ML моделей?
7 показов
69 открытий