Hướng dẫn của Người mua / Sách điện tử

Hướng dẫn người mua

Conversational Ai

Hướng dẫn của Người mua: Chú thích / Ghi nhãn Dữ liệu

Vì vậy, bạn muốn bắt đầu một sáng kiến ​​AI / ML mới và nhận ra rằng việc tìm kiếm dữ liệu tốt sẽ là một trong những khía cạnh thách thức hơn trong hoạt động của bạn. Đầu ra của mô hình AI / ML của bạn chỉ tốt như dữ liệu bạn sử dụng để đào tạo nó - vì vậy kiến ​​thức chuyên môn bạn áp dụng để tổng hợp dữ liệu, chú thích và gắn nhãn là rất quan trọng.

Dữ liệu đào tạo Ai

Hướng dẫn của người mua: Dữ liệu đào tạo AI chất lượng cao

Trong thế giới của trí tuệ nhân tạo và máy học, việc đào tạo dữ liệu là không thể tránh khỏi. Đây là quá trình làm cho các mô-đun học máy chính xác, hiệu quả và đầy đủ chức năng. Hướng dẫn khám phá chi tiết dữ liệu đào tạo AI là gì, các loại dữ liệu đào tạo, chất lượng dữ liệu đào tạo, thu thập và cấp phép dữ liệu, v.v.

Chú thích Hình ảnh

Hướng dẫn của Người mua: Chú thích Hình ảnh cho CV

Thị giác máy tính là tất cả về việc tạo ra ý nghĩa của thế giới thị giác để đào tạo các ứng dụng thị giác máy tính. Thành công của nó hoàn toàn bắt nguồn từ cái mà chúng ta gọi là chú thích hình ảnh - quy trình cơ bản đằng sau công nghệ giúp máy móc đưa ra các quyết định thông minh và đây chính xác là những gì chúng ta sắp thảo luận và khám phá.

Biểu ngữ hướng dẫn người mua thu thập dữ liệu

Hướng dẫn của Người mua: Thu thập dữ liệu AI

Máy móc không có tâm trí của riêng chúng. Họ không có ý kiến, sự kiện và các khả năng như lý luận, nhận thức, v.v. Để biến chúng thành phương tiện mạnh mẽ, bạn cần các thuật toán được phát triển dựa trên dữ liệu. Dữ liệu có liên quan, theo ngữ cảnh và gần đây. Quá trình thu thập dữ liệu như vậy cho máy được gọi là thu thập dữ liệu AI.

Sách điện tử (eBook)

Chìa khóa để vượt qua những trở ngại phát triển của Ai

Chìa khóa để vượt qua những trở ngại phát triển AI

Thực sự có một lượng dữ liệu đáng kinh ngạc được tạo ra mỗi ngày: 2.5 nghìn tỷ byte, theo Social Media Today. Nhưng điều đó không có nghĩa là tất cả đều xứng đáng để đào tạo thuật toán của bạn. Một số dữ liệu không đầy đủ, một số có chất lượng thấp và một số khác hoàn toàn không chính xác, vì vậy, việc sử dụng bất kỳ thông tin bị lỗi nào này sẽ dẫn đến những đặc điểm giống như đổi mới dữ liệu AI (đắt tiền) của bạn.

Hãy cho chúng tôi biết cách chúng tôi có thể trợ giúp với sáng kiến ​​AI tiếp theo của bạn.