#Перевод

Санкции и невыполненный перевод: клиент потерпел поражение в суде против АО «Альфа-банк» по взысканию убытков
Изображение сгенерировано нейросетью Midjourney
3 мифа о продуктивности, вера в которые усложняет вам жизнь

Привет, стартаперы! Я Лёша Марков, пишу для «Стартап-кафе № 1». Это перевод статьи Джессики Стиллман, в которой она разобрала и разрушила 3 мифа о продуктивности, чтобы вы не усложняли себе жизнь.

Пока все повышают продуктивность с помощью ChatGPT мы решили рассмотреть менее хайповые методы и разрушить несколько мифов.

Самое важное с конференции NeurIPS 2021
Хотите усовершенствовать цикл обработки данных? Попробуйте задействовать людей
Ручное аннотирование по-прежнему незаменимо для разработки моделей глубокого обучения
Десять лучших опенсорсных инструментов аннотирования 2021 года для Computer Vision
BYBIT: как пополнять счет и переводить криптовалюту
Перевод маркетинговых текстов: мощный и эффективный инструмент для продвижения вашего бизнеса
7 элементов продуманной стратегии развития ИИ: опыт Salesforce
Что такое краудсорсинг и как он работает?
Если вы устраняете систематическую ошибку модели, то уже слишком поздно
Как мы масштабируем машинное обучение
Генерация меток для обучения модели при помощи слабого контроля
20+ популярных опенсорсных датасетов для Computer Vision
Ускорение семантической сегментации при помощи машинного обучения
Датацентрический и моделецентрический подходы в машинном обучении
Разметка данных в машинном обучении: процесс, разновидности и рекомендации
Большой объём данных для машинного обучения — не панацея
Enterprise Data Warehouse: компоненты, основные концепции и типы архитектур EDW
10 лучших опенсорсных инструментов аннотирования для компьютерного зрения
ML и консенсус между людьми: берём от обоих подходов лучшее
Как правильно выводить криптовалюту, чтобы избежать блокировки карты?
Структура команды Data Science: ключевые модели и роли
Полный гайд по Metamask: пополнение, переводы, вывод
Подготовка датасета для машинного обучения: 10 базовых способов совершенствования данных
Архитектура платформы машинного обучения в продакшене
Руководство по Human Pose Estimation
Опенсорсные массивы данных для Computer Vision
Как стать цифровым кочевником
Подготовка к цифровому кочевничеству
Как за неделю разметить миллион примеров данных
Непрерывное обучение для продакшен-систем
Жизненный цикл машинного обучения
Застрял перевод на тинькофф через card2card

Привет! Ситуация такая: перевод продавцу деньги с сбера mastercard на втб мир. Через сбол перевести не получилось(спасибо сберу), пришлось переводить через сервис которым частенько пользовался раньше - card to card тинькофф. Продавец утверждает, что деньги ему не дошли, в свою очередь сбер подтверждает - что деньги дошли тинькофф, дальше к ним…

Как избавиться от проблем при разметке данных для обучения ML моделей?
Как создать эффективный план разметки данных?
Зачем вам нужно использовать активное обучение при обучении нейронных сетей
Четыре урока о создании инструментов для машинного обучения
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…

Почему я изменил своё мнение о слабой разметке для ML
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)
Руководство по типам аннотирования изображений
Лучшие платформы аннотирования изображений для компьютерного зрения на 2019 год
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…

null