在线研讨会

Keith McCormick和Jonathan Reichital讨论智能城市，他们收集的数据以及AI技术的影响如自主车辆。

Keith McCormick和Usama Fayyad讨论了自动车辆，深度学习，NLP和在这种需求网络研讨会中的数据科学的未来。

对循环机学习的人类感兴趣？观看Keith McCormick和Robert Monarch关于Hitl，劳动力选项，道德和主动学习的讨论。

现在是实现机器人过程自动化（RPA）的时间。我们讨论了与赛克的IAN BARKIN的ROI，劳动力决策和例外加工。

您应该如何将您的预测模型与现有的业务规则结合起来？与决策管理解决方案首席执行官James Taylor一起观看讨论，以了解如何优化ML结果。

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。

数据注释正在查看诸如使用AI和自动化的进步，这些自动化似乎承诺消除对人权标签的需求。本面板探讨了循环数据注释的未来以及您在未来几年中扮演的标签劳动力将发挥的作用。

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。