Машины заменяют людей в рутинной и ручной работе из-за более высокой скорости обработки и преимуществ в хранении знаний, которые они имеют по сравнению с людьми. Можно даже использовать их скорость и превратить их в интеллектуальные машины. Вот где на сцену выходят данные обучения. Скармливая им соответствующие данные, машины можно научить имитировать человеческий мозг и научиться обрабатывать информацию.
Учебные данные, хотя и представляют собой простую концепцию, составляют основу того, как работают передовые технологии, такие как машинное обучение и программы глубокого обучения. Это исходный набор данных, который помогает программе или алгоритму находить отношения, понимать, учиться и получать сложные результаты.
Производительность моделей ML и DL зависит от качества и количества обучающих данных.
Почему тренировочные данные имеют значение?
Данные обучения можно описать как хорошо структурированные или помеченные данные, которые помогают улучшить ваши модели машинного обучения. Вам потребуются огромные объемы данных для обучения ваших моделей с высокой точностью.
Хорошая модель требует данных для обучения в большом масштабе и должна быть помечена таким образом, чтобы это работало для обучения вашего алгоритма или модели. Кормить модели беспилотных автомобилей изображением дороги будет недостаточно. Они должны быть снабжены помеченными изображениями, где каждый объект, такой как дорожный знак, транспортное средство, пешеход и т. д., должен быть аннотирован.
В случае проектов, требующих анализа тональности, алгоритм должен получать помеченные данные, которые помогут ему понять сарказм или сленг.
Как собирать данные о тренировках?
Data Labeler может стать хорошим партнером в ваших поисках обучающих данных. У нас есть знания и опыт ежедневной маркировки миллионов изображений и видео для некоторых ведущих инновационных компаний мира.
Ищете ли вы текст, изображение, видео или какие-либо услуги аннотирования данных, мы здесь, чтобы помочь вам в сборе обучающих данных мирового уровня для любой отрасли.
От автономных транспортных средств и дронов до аналитики для сельского хозяйства, розничной торговли и спорта — мы умеем поддерживать все типы аннотаций к изображениям и видео. Мы специализируемся на следующем:
- Аннотация ограничивающей рамки
- Полигональная аннотация
- Семантическая сегментация
- Кубовидные аннотации
- Аннотация строки
- Текстовая аннотация
- Выбрать и выбрать несколько аннотаций
Ищете БЕСПЛАТНУЮ консультацию? Свяжитесь с нами по адресу [email protected], чтобы получить высококачественные услуги по аннотации данных.
Первоначально опубликовано на https://datalabeler.com 30 декабря 2019 г.
