Ostajan opas / e-kirja

Ostajan opas

Keskustelu Ai

Ostajan opas: tietojen merkintä / merkinnät

Joten haluat aloittaa uuden AI / ML-aloitteen ja ymmärtää, että hyvien tietojen löytäminen on yksi haastavimmista näkökohdista toiminnassasi. AI / ML-mallisi tulos on vain yhtä hyvä kuin tiedot, joita käytät sen kouluttamiseen - joten tietojen yhdistämiseen, merkintöihin ja merkintöihin käyttämäsi asiantuntemus on ratkaisevan tärkeää.

Ai-harjoitustiedot

Ostajan opas: Laadukkaat tekoälyn koulutustiedot

Tekoälyn ja koneoppimisen maailmassa datakoulutus on väistämätöntä. Tämä on prosessi, joka tekee koneoppimismoduuleista tarkkoja, tehokkaita ja täysin toimivia. Oppaassa tutkitaan yksityiskohtaisesti, mitä tekoälyn harjoitustiedot ovat, harjoitustietojen tyypit, harjoitustietojen laatu, tiedonkeruu ja lisensointi.

Kuvan merkintä

Ostajan opas: CV: n kuvan huomautus

Tietokonenäkö on kyse visuaalisen maailman ymmärtämisestä kouluttaakseen tietokonenäön sovelluksia. Sen menestys johtuu täysin siitä, mitä kutsumme kuvan merkinnöiksi - perustekniikka tekniikan takana, joka saa koneet tekemään älykkäitä päätöksiä, ja juuri siitä aiomme keskustella ja tutkia.

Tiedonkeruun ostajien opasbanneri

Ostajan opas: AI -tiedonkeruu

Koneilla ei ole omaa mieltään. Heiltä puuttuu mielipiteitä, tosiasioita ja kykyjä, kuten päättely, kognitio ja paljon muuta. Jotta voit muuttaa ne tehokkaiksi välineiksi, tarvitset algoritmeja, jotka on kehitetty tietojen perusteella. Tiedot, jotka ovat olennaisia, asiayhteyteen liittyviä ja tuoreita. Tällaisten tietojen keräämistä koneita varten kutsutaan tekoälytiedon keräämiseksi.

eBook

Avain Ai-kehitysesteiden voittamiseen

Avain tekoälyn kehitysesteiden voittamiseen

Päivittäin syntyy uskomattoman paljon dataa: 2.5 kvintillionia tavua Social Media Today -lehden mukaan. Mutta se ei tarkoita, että se kaikki ansaitsee algoritmin kouluttamisen. Jotkut tiedot ovat epätäydellisiä, jotkut heikkolaatuisia ja jotkut ovat yksinkertaisesti epätarkkoja, joten minkä tahansa tämän virheellisen tiedon käyttäminen johtaa samoihin piirteisiin (kalliista) tekoälytietojen innovaatioistasi.

Kerro meille, kuinka voimme auttaa seuraavassa tekoälyaloitteessasi.