#Разметкаданных

Как опенсорсные инструменты замедляют разработку моделей для анализа медицинских снимков
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
Если вы устраняете систематическую ошибку модели, то уже слишком поздно
Как мы масштабируем машинное обучение
Генерация меток для обучения модели при помощи слабого контроля
Хочу в IT: почему этот месседж не работает в сфере разметки данных
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
10 лучших опенсорсных инструментов аннотирования для компьютерного зрения
ML и консенсус между людьми: берём от обоих подходов лучшее
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 за неделю разметить миллион примеров данных
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…

Аннотирование текста для машинного обучения
Семантическая сегментация 4D сцен с лидаров и прогресс в разработке беспилотных автомобилей
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.

Оптимизация разметки данных с помощью активного обучения
Лучшие инструменты разметки изображений для компьютерного зрения 2020 года
Лучшие инструменты аннотирования для компьютерного зрения в 2021 году
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.

5 этапов, гарантирующих успешную разметку данных
Как организовать разметку данных для машинного обучения: методики и инструменты
Создаем датасет для распознавания счетчиков на Яндекс.Толоке
Как Scale AI создаёт качественные данные для машинного обучения
null