[Перевод] Как мы масштабируем машинное обучение
|
|
Понедельник, 13 Июня 2022 г. 12:11
+ в цитатник
Введение
Наша компания еженедельно размечает порядка 10 миллиардов аннотаций. Чтобы обеспечивать высокое качество аннотаций для такого огромного объёма данных, мы разработали множество методик, в том числе
sensor fusion для выявления подробностей о сложных окружениях,
активный инструментарий для ускорения процесса разметки и
автоматизированные бенчмарки для измерения и поддержания качества работы разметчиков. С расширением количества заказчиков, разметчиков и объёмов данных мы продолжаем совершенствовать эти методики, чтобы повышать качество, эффективность и масштабируемость разметки.
Как мы используем ML
Обширные объёмы передаваемых компании данных предоставляют ей бесценные возможности обучения и надстройки наших процессов аннотирования, и в то же время позволяют нашей команде разработчиков машинного обучения обучать модели, расширяющие набор доступных нам функций.
Читать дальше → https://habr.com/ru/post/659069/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=659069
Метки:
software
искусственный интеллект
обработка изображений
data mining
машинное обучение
computer vision
big data
dataset
training data
data annotation
разметка данных
data labeling
инструменты для разметки
разметка датасета
-
Запись понравилась
-
0
Процитировали
-
0
Сохранили
-