Købers vejledning / e-bog
Købervejledning
Købers vejledning: Datanotering / mærkning
Så du vil starte et nyt AI / ML-initiativ og er klar over, at det at finde gode data vil være et af de mere udfordrende aspekter af din operation. Resultatet af din AI / ML-model er kun så god som de data, du bruger til at træne den - så den ekspertise, du anvender til dataggregation, -notering og -mærkning, er af afgørende betydning.
Købers vejledning: AI-kvalitetsuddannelsesdata af høj kvalitet
I en verden af kunstig intelligens og maskinindlæring er datatræning uundgåelig. Dette er den proces, der gør maskinlæringsmoduler nøjagtige, effektive og fuldt funktionelle. Guiden udforsker detaljeret, hvad AI-træningsdata er, typer af træningsdata, kvalitet af træningsdata, dataindsamling og licensering og mere.
Købers vejledning: Billedkommentar til CV
Computersyn handler om at give mening om den visuelle verden til at træne computersynsapplikationer. Dens succes koger helt ned til det, vi kalder billednotering - den grundlæggende proces bag teknologien, der får maskiner til at træffe intelligente beslutninger, og det er netop det, vi skal diskutere og udforske.
Købers vejledning: AI -dataindsamling
Maskiner har ikke deres eget sind. De er blottet for meninger, fakta og evner såsom ræsonnement, erkendelse og mere. For at gøre dem til kraftfulde medier har du brug for algoritmer, der er udviklet baseret på data. Data, der er relevante, kontekstuelle og nyere. Processen med at indsamle sådanne data til maskiner kaldes AI-dataindsamling.
Købervejledning: Videokommentarer og mærkning
Det er et ret almindeligt ordsprog, vi alle har hørt. at et billede kunne sige mere end tusind ord, forestil dig bare, hvad en video kunne sige? En million ting, måske. Ingen af de banebrydende applikationer, vi er blevet lovet, såsom førerløse biler eller intelligente detailudtjekninger, er mulige uden videoannotering.
eBook
Nøglen til at overvinde hindringer for AI-udvikling
Der genereres faktisk en utrolig mængde data hver dag: 2.5 quintillion byte, ifølge Social Media Today. Men det betyder ikke, at det hele er værd at træne din algoritme. Nogle data er ufuldstændige, andre er af lav kvalitet, og andre er simpelthen unøjagtige, så brug af nogen af disse defekte oplysninger vil resultere i de samme træk ud af din (dyre) AI-datainnovation.
Fortæl os, hvordan vi kan hjælpe med dit næste AI-initiativ.