機械学習プロジェクトのデータマークアップへの5つのアプローチ

昨年末にディープラーニングコースを再設計して、実際のビジネスプラクティスからより視覚的でケースベースにするために、Yandex.Tolokaクラウドプラットフォームのデータマークアップに関する新しいモジュールを含めました。 

ただし、クラウドソーシングがマークアップの唯一の方法ではないため、コースの新入生向けに、データマークアップの主なアプローチの概要を記載したLionbridgeブログからのこの記事の翻訳を用意しました。お役に立てば幸いです。

機械学習プロジェクトの品質は、データ収集、その前処理、およびマークアップという3つの主要なタスクのソリューションにどのように取り組むかに直接依存します。

マークアップは通常、複雑で時間のかかるプロセスです。たとえば、画像認識システムでは、オブジェクトの周囲に境界ボックスを描画する必要がありますが、製品推奨システムや感情分析システムでは、文化的背景の知識が必要になる場合があります。データ配列には、マークアップが必要な数万以上のサンプルが含まれる可能性があることも忘れないでください。

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