#Разметкадатасета

Подготовка датасета для машинного обучения: 10 базовых способов совершенствования данных
11 показов
1.3K открытий
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
836 открытий
Как Scale AI создаёт качественные данные для машинного обучения
1 показ
722 открытия
Оптимизация разметки данных с помощью активного обучения
3 показа
267 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
Датацентрический и моделецентрический подходы в машинном обучении
495 показов
184 открытия
Четыре урока о создании инструментов для машинного обучения
6 показов
164 открытия
Зачем вам нужно использовать активное обучение при обучении нейронных сетей
8 показов
147 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
Как за неделю разметить миллион примеров данных
10 показов
116 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
Если вы устраняете систематическую ошибку модели, то уже слишком поздно
1K показов
91 открытие
Почему я изменил своё мнение о слабой разметке для ML
5 показов
80 открытий
Большой объём данных для машинного обучения — не панацея
493 показа
70 открытий
Самое важное с конференции NeurIPS 2021
550 показов
69 открытий
Генерация меток для обучения модели при помощи слабого контроля
516 показов
61 открытие
Как опенсорсные инструменты замедляют разработку моделей для анализа медицинских снимков
484 показа
59 открытий
Хотите усовершенствовать цикл обработки данных? Попробуйте задействовать людей
386 показов
33 открытия
ML и консенсус между людьми: берём от обоих подходов лучшее
415 показов
32 открытия