Публикации по теме synthetic-data

Публикации по теме 'synthetic-data'

Обнаружение объектов с помощью синтетических обучающих данных

Алгоритмы машинного обучения обычно требуют больших объемов данных для обучения. В зависимости от предметной области может быть сложно получить достаточно разнообразный диапазон обучающих данных, которые позволят алгоритму в достаточной степени обобщаться для всех различных вариантов использования, которые могут возникнуть в производственной среде. Например, если мы хотим научить модель компьютерного зрения обнаруживать автомобили, нам нужно убедиться, что обучающие данные содержат..

Оценка синтетических данных с использованием машинного обучения

Состязательная проверка для оценки синтетических данных «Низкая оценка точности» — это фраза, которая может вызвать кошмары у многих специалистов по науке о данных при построении моделей машинного обучения для задач классификации. Однако в редких случаях низкая оценка точности может оказаться благом, особенно при выполнении состязательной проверки . Состязательная проверка проводится для оценки того, поступают ли два набора данных из одного и того же дистрибутива или нет. Как..

Синтетические запросы к генерации набора данных документов — Семантическая поисковая система новостей

Это первая статья из серии, посвященной расширенным методам и алгоритмам семантического поиска . Для того, чтобы создать газетную семантическую поисковую систему. Мы рассмотрим архитектуры семантического поиска , текстовый поиск, реранжирование, расширенную генерацию поиска , метрики для поиска информации , генерацию синтетических данных. и многое другое. Оглавление: Быстрая ЭДА Предварительная обработка данных Обучение Вывод Генерация синтетических данных с..

Рандомизация доменов: будущее надежного моделирования

Рандомизация предметной области - это систематический подход к процессу генерации данных, направленный на улучшение обобщения алгоритмов машинного обучения для новых сред. Рандомизация доменов - это подход, при котором каждый пытается найти представление, которое обобщается в различных средах, называемых доменами. ~ Дизайн вмешательства для эффективной передачи Sim2Real Целью рандомизации предметной области является обеспечение достаточной смоделированной изменчивости во время..

👀 Отчет AIMMO X AUTO.AI за 2023 год✈

Здравствуйте, я Эвелин, менеджер по маркетингу AIMMO, одной из ведущих мировых компаний, занимающихся данными в области ИИ. Мы только что вернулись с выставки AUTO.AI в Сан-Франциско, которая проходила с 28 по 30 июня. AUTO.AI — это технический саммит по искусственному интеллекту, машинному обучению, нейронным сетям и когнитивным вычислениям для высокоавтономных транспортных средств, в котором участвуют мировые лидеры. AIMMO представила инновационные решения и технологии,..

Новые возможности Infinity API

Мы рады объявить о новых функциях Infinity API, основанных на отзывах наших партнеров по дизайну. Было здорово, что так много команд используют наши синтетические данные как часть разработки своего продукта. Если вы также заинтересованы в опробовании синтетических данных, мы приглашаем вас подписаться на бесплатный API или забронировать обзорный сеанс , где мы можем поговорить о вашем приложении. Напоминаем, что Infinity API дает вам возможность генерировать точные обучающие данные..

Генерация синтетических данных с помощью модели GAN

Синтетические данные могут быть созданы для многих различных случаев. Например, при выявлении редких заболеваний трудно найти данные о больных. В таких случаях, когда одна из меток целевых данных очень скудна, модель не может работать точно. Точно так же в банковском секторе обнаружение мошенничества является критически важным вопросом, но построение модели с небольшим количеством случаев мошенничества не будет работать так, как мы стремимся. Более того, в контексте GDPR обмен личными..