#Разметкадатасета

Как опенсорсные инструменты замедляют разработку моделей для анализа медицинских снимков
486 показов
60 открытий
Самое важное с конференции NeurIPS 2021
552 показа
69 открытий
Хотите усовершенствовать цикл обработки данных? Попробуйте задействовать людей
388 показов
33 открытия
Ручное аннотирование по-прежнему незаменимо для разработки моделей глубокого обучения
586 показов
105 открытий
Если вы устраняете систематическую ошибку модели, то уже слишком поздно
1K показов
93 открытия
Как мы масштабируем машинное обучение
307 показов
103 открытия
Генерация меток для обучения модели при помощи слабого контроля
517 показов
62 открытия
Ускорение семантической сегментации при помощи машинного обучения
376 показов
203 открытия
Датацентрический и моделецентрический подходы в машинном обучении
496 показов
185 открытий
Большой объём данных для машинного обучения — не панацея
495 показов
70 открытий
ML и консенсус между людьми: берём от обоих подходов лучшее
415 показов
32 открытия
Подготовка датасета для машинного обучения: 10 базовых способов совершенствования данных
11 показов
1.3K открытий
Как за неделю разметить миллион примеров данных
10 показов
116 открытий
Зачем вам нужно использовать активное обучение при обучении нейронных сетей
8 показов
149 открытий
Четыре урока о создании инструментов для машинного обучения
7 показов
164 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…

6 показов
844 открытия
Почему я изменил своё мнение о слабой разметке для ML
5 показов
80 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
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
212 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.

3 показа
142 открытия
Оптимизация разметки данных с помощью активного обучения
3 показа
269 открытий
Как Scale AI создаёт качественные данные для машинного обучения
1 показ
726 открытий