Разметка данных – это неотъемлемый этап обработки данных для машинного обучения. С одной стороны может показаться, что разметка – это простая операция: выделить объекты на изображении или присвоить категорию тексту может каждый человек. Однако в процессе разметки производится качественное преобразование – сырые данные превращаются в информацию. И если эта информация будет содержать ошибки, машинное обучение будет некачественным, соответственно, искусственный интеллект будет некорректно выполнять задачи.

Чтобы избежать серьёзных ошибок в разметке или упростить эту задачу, мы решили объединить наш собственный опыт и опыт других специалистов, участвующих в процессе разметки, и собрать на портале полезную информацию.

  • Для чего нужны датасеты?
  • С какими проблемами сталкиваются датасаентисты и как они их решают?
  • Как компании размечают свои данные?
  • Какие инструменты можно использовать для разметки данных?

Ответы на эти и многие другие вопросы вы найдёте в наших статьях. Присоединяйтесь к обсуждению в комментариях и делитесь своим опытом!

Последние статьи раздела:

Виды разметки аудиоданных и где они используется

Идентификация говорящего Это процесс добавления помеченных областей к аудиопотокам и определения временных меток начала и окончания для разных выступающих. По ...
Далее

Разметка аудио: что это такое и почему это важно?

Один из видов разметки данных — звуковая аннотация — является критически важным методом для построения хорошо работающих моделей обработки естественного ...
Далее

Сбор текстовых данных для машинного обучения

Датасаентист Сбербанка рассказывает о сборе текстовых данных и построении корпусов. Корпус, с точки зрения машинного обучения, - это большой датасет ...
Далее

Обработка текста. Решение задачи классификации

Видео состоит из лекции и семинара. Спикер рассказывает о том, что такое NLP, про обработку и текста и о том, ...
Далее