Пошаговое сравнение слабого и полного надзора В последние годы произошел значительный прогресс в обработке естественного языка (NLP) благодаря появлению моделей глубокого обучения. Реальные приложения, использующие НЛП, от интеллектуальных чат-ботов до автоматического извлечения данных из неструктурированных документов, становятся все более распространенными и приносят реальную ценность бизнесу для многих компаний. Тем не менее, эти модели по-прежнему требуют маркированных вручную..

Индустрия маркировки данных: потенциальная отрасль, стоящая за искусственным интеллектом Служба аннотаций и размер отрасли Техника аннотации данных используется, чтобы сделать объекты узнаваемыми и понятными для моделей машинного обучения. Это критически важно для развития прикладных отраслей машинного обучения (ML), таких как распознавание лиц, автономное вождение , воздушные дроны , робототехника и многих других приложений искусственного интеллекта. По данным Fractovia ,..

Автономные автомобили или беспилотные автомобили привлекли внимание людей и стали одной из основных вех в автомобильной промышленности в последнее время. Все крупные игроки автомобильного сектора, от Volvo до Tesla, Mercedes, Benz и BMW, вложили значительные средства в разработку беспилотных автомобилей. Это, безусловно, подогрело гонку автономных транспортных средств. Алгоритмы машинного обучения приводят в действие эти сложные машины и помогают автомобилям обрабатывать визуальные..