网络研讨会

V7实验室的Alberto Rizzoli将于11月2日加入我们的现场聊天，讨论如何克服数据注释挑战，如扩展团队、标记复杂数据和处理边缘案例。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

每个数据标签项目的最终目标都是高质量的数据，但如何实现这一目标呢？有几种QA工作流类型，但在数据输出的质量和速度方面，每种类型都有优缺点。在本次小组讨论中，我们将探讨5个用于数据标记的质量保证工作流，包括工具、人员配置，以及每个工作流如何影响吞吐量和数据质量。

训练、测试和构建机器学习算法和人工智能项目需要大量的数据。你可能会考虑雇佣一个数据标签服务来减轻你的内部数据科学家和机器学习工程师的负担。但这意味着什么呢？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。

为计算机视觉开发高性能的深度学习模型需要在前期制作中对人员、工具和过程进行战略性组合。观看网络研讨会，了解如何简化数据标记和实验过程，以加快ML培训和上市时间。

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。