人类在循环中:加速AI生命周期

人类在循环中:加速AI生命周期在HITL机器学习中战略性地应用人

循环中的人类可以制造或打破ai成功。以下是如何策略性地应用人们以提高数据质量并加速AI生命周期。

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在高风险行业中最大化数据标签操作

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在高风险行业中最大化数据标签操作

V7 Labs'Alberto Rizzoli于11月2日加入我们的直播聊天,了解克服数据注释挑战,如缩放团队,标签复杂数据和处理边缘案例。

缝匠

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缝匠

Sartorius来到CloudFactory是为了加快机器学习模型的大型训练数据集的开发。

人在回路机器学习:一位资深数据科学家希望你知道的事情

网络研讨会

人在回路机器学习:一位资深数据科学家希望你知道的事情

在本次网络研讨会中,我们将从经验丰富的数据科学从业者的角度探讨人在回路(HITL)机器学习的定义、好处和用例。188金宝搏亚洲官网

西尔维拉

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西尔维拉

Sylvera来到CloudFactory for Rustomized Annotation解决方案,以确保碳抵消项目达到其索赔。

与jonathan reichental post在线研讨会聊天

网络研讨会

与智能城市专家兼作家乔纳森·雷钦塔尔(Jonathan Reichental)聊天

Keith McCormick和Jonathan Reichental讨论了智能城市、他们收集的数据以及智能汽车等人工智能技术的影响。

与世界第一首席数据官聊天发布网络研讨会

网络研讨会

与世界首任首席数据官Usama Fayyad聊天

Keith McCormick和Usama Fayyad在本次随需应变网络研讨会上讨论了自动驾驶汽车、深度学习、NLP和数据科学的未来。

与人类在循环专家和作者聊天,罗伯特·君主

网络研讨会

与人类在循环专家和作者聊天,罗伯特·君主

对循环机器学习中的人类感兴趣?观看基思·麦考密克(Keith McCormick)和罗伯特·莫纳尔(Robert Monar)关于HITL、劳动力选择、道德和积极学习的讨论重播。

Nearmap-屋顶几何体

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Nearmap |屋顶几何图形

一家地理空间制图公司向CloudFactory寻求帮助,以扩展新的屋顶几何业务。

amp机器人拇指

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放大器机器人学

当这家回收技术公司的增长速度超过其内部标注质量数据的能力时,它转向了CloudFactory。

通过战略外包优化RPA的投资回报率

网络研讨会

通过战略外包优化RPA的投资回报率

现在是实施机器人过程自动化(RPA)的时候了。我们与SYKES的Ian Barkin讨论最大化ROI、员工决策和异常处理。

附近 - 拇指

案例分析

近图|AI.

地理空间映射公司转向CloudFactory以接管其数据标签功能和比例操作。

Zyte

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Zyte

网络刮削技术公司转向CloudFactory,以加快开发一种新的刮削工具。

决策管理:业务规则和机器学习

网络研讨会

决策管理:业务规则和机器学习

您应该如何将预测模型与现有业务规则相结合?观看与决策管理解决方案首席执行官James Taylor的讨论,了解如何优化ML结果。

最大化机器学习的ROI

网络研讨会

最大化机器学习的ROI

人在回路中如何帮助优化机器学习结果?听取ML专家CloudFactory的Keith McCormick和SmarterHQ首席数据科学家Dean Abbott的意见。

找到最佳数据输入服务

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找到最佳数据输入服务

数据输入服务可以帮助完成大量、耗时且对质量敏感的数据转录、清理和浓缩工作。了解数据输入、常见用例、劳动力选项以及大规模数据输入的挑战。188金宝搏亚洲官网

全球首个电影节观众参与软件平台

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节日

Festicote求助于CloudFactory,获取启动开创性应用程序所需的数据。

花费时间和成本在映射中

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格克罗米斯

Geckomatics转向CloudFactory,以帮助将其经济高效的解决方案扩展到世界各地的更多客户。

学者应用程序

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学者应用程序

学者应用程序转向CloudFactory,以建立和审查他们的奖学金数据库,并扩大他们的用户。

人力资源数据注释的未来

网络研讨会

人力资源数据注释的未来

Data annotation正在看到一些进步,比如使用人工智能和自动化,这些似乎有望消除对人工标签的需求。本专题讨论会探讨“人在回路”数据注释的未来,以及您的标签工作人员在未来几年中将扮演的角色。

百灵鸟

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百灵鸟

True Lark求助于CloudFactory,帮助他们扩展数据标记,以开发一个强大的客户通信解决方案。

电子书

188abc金博宝

计算机视觉模型需要大量的数据来学习和更新。注释一个小时的视频培训数据需要800小时以上,您当然不希望选择错误的技术或劳动力来注释该数据。本指南将帮助您在计算机视觉数据注释方面做出正确的选择。

构建您的下一台机器学习数据集

网络研讨会

构建您的下一台机器学习数据集

为机器学习项目收集初始数据集是成功实现ML算法的第一个障碍。CloudFactory和Keymakr讨论了理想数据集的属性、使用预先创建的数据集的优缺点,以及构建自己的数据集的最佳实践。

6数据注释工具的主要功能

Infographic.

6数据注释工具的主要功能

有些数据注释工具不适合您的AI和机器学习项目。在评估工具提供者时,请记住这六个重要特性。

案例分析

188.博金宝

了解CloudFactory如何帮助HummingBird Technologies为世界各地农民开发作物分析。

通过外包发展您的平台业务

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通过外包发展您的平台业务

您是否对扩大平台的用户基础、清理数据库或通过自动化和人工智能进行创新感兴趣?本指南解释了外包如何帮助加速平台增长。

发光体

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发光体

CloudFactory帮助Luminar推出了一款产品,极大地提高了自动驾驶汽车的感知能力。

AI 2019的数据工程、准备和标记

报告

AI 2019的数据工程、准备和标记

对于希望利用高级机器学习的组织来说,最大的挑战是获取大量干净、准确、完整且标记良好的数据来训练ML模型。AI分析公司Cognilytica探讨了对可用数据的竞争,并评估了为AI清理、扩充和注释数据的解决方案的需求。

计算机视觉中的图像标注

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计算机视觉中的图像标注

机器学习通常由图像数据推动。在本指南中,学习有关图像注释的基础知识、常用技术和关键工作人员注意事项。

数据准备:数据科学家希望你知道什么

网络研讨会

数据准备:数据科学家希望你知道什么

CloudFactory的Paul Christianson和Infinia ML数据科学家Ben Schneller讨论了数据科学家希望您了解的有关为AI项目准备数据、数据准备策略和大规模高质量培训数据注释的内容。

电子书

188188金宝搏

选择合适的工具来注释您的数据可以节省时间,金钱和挫败感。本指南将帮助您为计算机学习项目选择最佳数据注释工具。

赢得质量数据竞赛的5种QA方法

网络研讨会

赢得质量数据竞赛的5种QA方法

每个数据标签项目的最终目标是质量数据 - 但您如何到达那里?有几种QA工作流程类型,但在数据输出的质量和速度方面,每个都有利弊。在本面板讨论中,我们将探索5个质量保证工作流,用于数据标签,包括工具,人员配置以及每个工作流程如何影响吞吐量和数据质量。

质量培训数据的基本指南

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质量培训数据的基本指南

您是否在培训机器学习算法或计划扩展团队的培训数据操作?以下是一些技巧,可确保您的人员、流程和工具生成高质量的培训数据。

提高AI模型结果和准确性

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传感器即服务公司

Sensor-as-a-service初创公司最终找到了一个可以帮助他们扩展的注释解决方案。

her

案例分析

her

Heretik希望法律合同审查不那么乏味,所以他们创造了一个人工智能驱动的解决方案。了解CloudFactory如何帮助他们的软件实现生命。

外包商质量指南

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外包商质量指南

在创建可靠的算法时,数据质量至关重要。对于正在寻找与其内部团队质量相当的解决方案的公司来说,外包似乎是一个不可能的选择。不要害怕。本电子书将帮助您预测数据标签提供商的质量水平。

用人工智能破坏法律空间

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用人工智能破坏法律空间

了解CloudFactory如何帮助Heretik培训他们的AI模型,并通过简化合同审查流程来扰乱法律行业。

众包员工与管理员工

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众包员工与管理员工

Hivemind的数据科学家创建了3个相同的任务,并雇佣了两个团队来完成它们。众包员工和管理型员工在准确性、速度和有效成本方面有何不同?

Bizly发现管理型员工队伍的好处

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古怪的

Bizly发现了完美的员工,以帮助它将其活动计划平台扩展到超过18,000多个场地。

5个良好数据标签供应商的品质

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5个良好数据标签供应商的品质

并非所有外包数据标签合作伙伴都适合每一个机器学习项目。以下是供应商评估之前、期间和之后需要考虑的5件事。

为什么使用数据科学家进行数据标记是一个大错误

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为什么使用数据科学家进行数据标记是一个大错误

您的内部数据科学家不应该对机器学习项目进行繁琐的数据标签工作。他们应该专注于更重要的创新。数据科学家提供多少钱来注释一小时的视频?

数据标签的最终指南

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数据标签的最终指南

通过外包人工智能和机器学习项目的数据准备工作,让数据科学家可以从事更重要的工作。这里有一个关于选择正确的数据标签工作人员、流程和工具的有用指南。

向数据标签提供商提出的20个关键问题

工作手册

向数据标签提供商提出的20个关键问题

当你创建高性能的机器学习模型时,你需要高质量、有标签的数据……以及大量的数据。获得它可能是一个挑战。越来越多的创新者将数据标签业务外包,以便他们的团队能够专注于战略和创新。选择数据标签合作伙伴是一项重要决策,它会影响您的模型性能和上市速度。以下是您在寻找数据标签服务时需要询问的问题。

内部员工与管理员工数据标签合作伙伴

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内部员工与管理员工数据标签合作伙伴

准备和标记数据需要花费大量时间和资源。了解为什么将数据准备外包给托管劳动力合作伙伴是一个很好的业务决策以及如何在外包工作时转移内部责任。

数据标签提供商将交付质量数据的3个标志

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数据标签提供商将交付质量数据的3个标志

外包数据标签合作伙伴使用的人员、流程和工具在最终数据质量方面有很大的不同。这里有3个迹象表明您将从数据合作伙伴那里获得高质量的工作。

某些数据标签提供商将您的数据质量置于危险境地的6种方式

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某些数据标签提供商将您的数据质量置于危险境地的6种方式

您将从数据标签提供商处获得的数据质量水平取决于几个劳动力、QA和工具因素。这里有6种方法*一些*数据标签提供商将您的数据质量置于风险之中。

医疗AI公司

案例分析

医疗AI公司

医疗AI公司在6个月内为24000张图像贴上标签,保持领先地位。

保险公司

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保险公司

保险公司在专门的云团队的帮助下扩展了他们的业务,这些云团队处理提前数据处理需求。

选择正确的数据标签合作伙伴

网络研讨会

选择正确的数据标签合作伙伴

培训,测试和构建机器学习算法和AI项目需要一座数据。您可能会考虑雇用数据标签服务,从您的内部数据库和机器学习工程中获取负担。但这需要什么?观看网络研讨会,了解在雇用数据标签服务之前需要了解的内容。

赢得竞选市场

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赢得竞选市场

为计算机愿景开发高性能深度学习模型需要人们,工具和过程中的战略组合。观看网络研讨会了解如何简化您的数据标签和实验过程,以加速您的ML培训和您的上市时间。

金融服务公司

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金融服务公司

这家金融服务公司利用管理人员将周转时间从几天提高到几分钟,准确率达到99%。

人群与托管团队

报告

人群与托管团队

艾滋病的数据科学家测试了CloudFactory的托管劳动力和领先的众包平台的匿名工作者,可以完成一系列相同的任务,从基本到更复杂,以确定哪些团队提供最高质量的结构数据集,并以什么相对成本提供了最高质量的结构化数据集。

合作质量培训数据和社会影响

案例分析

合作质量培训数据和社会影响

Azavea采访了几家领先的数据标签公司,仔细比较了它们的定价、方法和文化价值。了解CloudFactory为何脱颖而出。

扩展质量培训数据

白皮書

扩展质量培训数据

如果你需要人来处理人工智能所需的部分大数据,你就需要一支可靠的员工队伍。不止你一个人:越来越多的企业正在利用内部员工、承包商和众包来完成这类工作,行业分析师预计,这一趋势在未来两年将显著增加。

Ibotta为购物者节省了钱

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伊博塔

Ibotta发现人员和技术在最繁忙的零售季节期间缩放数据验证过程。

匿名人群与托管团队

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匿名人群与托管团队

数据科学技术开发人员Hivemind设计了一个定量实验,以确定哪种类型的员工完成了一系列日益复杂的任务,以提供最高质量的结构化数据集。观看网络研讨会,了解哪些员工表现更好。

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人工智能终于起飞了。为什么是现在,企业如何使用它?实施面临哪些挑战?在本白皮书中,我们将探讨人工智能的发展趋势、选择正确工具的重要性,以及如何在技术和人力资源中战略性地部署人员。

解决脏数据问题

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数据是当今的黄金,代表企业的巨大潜在价值。通过分析数据,您可以发现可以帮助您制定更智能的决策,提高产品和破坏整个行业的模式。下载我们的指南以解决脏数据问题。

按需蓝图

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按需招聘是完成工作的新方式。如果您现在不参加,您可能会在稍后进行追赶。了解企业如何利用随需应变经济作为战略竞争优势。

冲击底漆

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只要企业家发现了比做所有东西都不贵的替代品,外包就是一个经营战略。外包是过去20年同一企业家词汇的一部分。影响采购?好吧,这是一个较新的。

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