观看我们的按需和注册即将到来的网络研讨会深入潜入工作,AI创建,培训数据,机器学习和AI工具,众包,外包,数据生产和数据科学。
循环中的人类如何帮助优化机器学习结果?听到ML专家CloudFactory's Keith McCormick和Dean Abbott,Smarterhq的首席数据科学家。
收集机器学习项目的初始数据集是成功ML算法路径的第一个障碍。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点和缺点,以及构建您自己的最佳实践。
CloudFactory的Paul Christianson和Infinia ML Data Scientist Ben Schneller讨论了哪些数据科学家希望您知道为AI项目,数据准备策略和高质量培训数据注释提供更多的数据。
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。
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。
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。
Data-Science Tech Developer HiveMind设计了定量实验,以确定哪种类型的劳动力完成了一系列日益复杂的任务,以提供最高质量的结构数据集。观看网络研讨会来了解哪些劳动力表现更好。
©2010 - 2021188金宝搏官方app下载安卓|隐私政策|数据安全