Публикации по теме 'training-data'
Улучшение ваших моделей ИИ с помощью высококачественных данных о китайских диалектах
С расширением приложений ИИ все большее внимание уделяется распознаванию диалектов. Однако из-за огромной разницы между китайскими диалектами и мандаринским диалектом распознавание речи китайских диалектов намного сложнее.
Вообще говоря, сбор речевых данных заключается в записи часто используемых предложений и слов с помощью текста, фонетических символов и голоса и интеграции записанного содержимого в базу данных. Однако многочисленные типы диалектов в Китае означают, что данные,..
Представляем настраиваемый классификатор - создайте свою собственную модель классификации текста без каких-либо обучающих данных
Вступление
Одна из самых успешных парадигм машинного обучения - это обучение с учителем, которое позволяет построить модель обобщения, изучая множество обучающих примеров. Контролируемое обучение широко используется в обработке естественного языка для создания текстовых классификаторов с несколькими классами или метками для решения различных задач, таких как обнаружение спама, анализ настроений, анализ эмоций, анализ намерений клиентов и т. Д. Любой, кто знаком с процессом Чтобы..
Автоматизация оценки качества обучающих данных с помощью Encord
Эта статья изначально была опубликована в блоге Encord, который вы можете прочитать здесь .
Эрик Ландау
При создании моделей ИИ инженеры по машинному обучению сталкиваются с двумя проблемами в отношении маркировки обучающих данных: проблемой количества и проблемой качества.
Долгое время инженеры по машинному обучению застревали на проблеме количества. Модели контролируемого машинного обучения нуждаются в большом количестве помеченных данных, и производительность модели..
Архив тестов BigEarthNet теперь доступен в Radiant MLHub, открытом репозитории для геопространственных…
BigEarthNet - это новые крупномасштабные эталонные данные геопространственного обучения, состоящие из классов земного покрова с несколькими метками в десяти европейских странах.
Radiant Earth Foundation , лидер в предоставлении доступа к данным геопространственного обучения, рад сообщить о доступности крупномасштабного архива тестов BigEarthNet через Radiant MLHub , первую в мире открытую библиотеку, посвященную наблюдению Земли (EO) данные обучения.
Архив BigEarthNet состоит из..
Услуги и процессы аннотации данных в 2021 году
Без данных обучения не может быть модели машинного обучения
Аннотация данных
Техника аннотации данных используется, чтобы сделать объекты узнаваемыми и понятными для моделей машинного обучения. Это критически важно для развития отраслей машинного обучения (ML), таких как распознавание лиц, автономное вождение, беспилотные летательные аппараты, робототехника и многие другие приложения искусственного интеллекта.
Аннотации данных - это процедура обработки необработанных..
Что такое видеоаннотация?
Позиционирование и отслеживание объектов в серии изображений в единицах кадров, помеченные видеоданные будут использоваться в качестве набора обучающих данных для моделей глубокого обучения и машинного обучения. Он в основном используется для обучения транспортных средств, пешеходов, велосипедистов, дорог и других моделей автономного вождения. Эти предварительно обученные нейронные сети затем используются в области компьютерного зрения.
Как и технология обработки изображений,..
Как измерить качество данных обучения ИИ
Качество обучающих данных — это оценка пригодности набора данных для выполнения своей цели в конкретном случае использования ML. Ваши требования будут зависеть от варианта использования, и вам нужно будет оценить качество аннотации данных по нескольким параметрам, включая полноту, точность и аккуратность.
Процесс аннотирования данных всегда включает некоторые человеческие решения. Первая проблема на самом деле заключается в том, чтобы люди договорились о том, что является правильной..
