Einkaufsführer / eBook

Käufer-Führer

Konversations-Ai

Einkaufsleitfaden: Datenanmerkung/-kennzeichnung

Sie möchten also eine neue KI/ML-Initiative starten und erkennen, dass das Auffinden guter Daten einer der schwierigeren Aspekte Ihres Betriebs sein wird. Die Ausgabe Ihres KI/ML-Modells ist nur so gut wie die Daten, die Sie zum Trainieren verwenden. Daher ist Ihre Expertise in den Bereichen Datenaggregation, Annotation und Beschriftung von entscheidender Bedeutung.

KI-Trainingsdaten

Einkaufsführer: Hochwertige KI-Trainingsdaten

In der Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist Datentraining unumgänglich. Dies ist der Prozess, der Machine-Learning-Module genau, effizient und voll funktionsfähig macht. Der Leitfaden untersucht im Detail, was KI-Trainingsdaten sind, Arten von Trainingsdaten, Trainingsdatenqualität, Datensammlung und -lizenzierung und mehr.

Bildanmerkung

Einkaufsführer: Bildkommentar für Lebenslauf

Beim Computer Vision geht es darum, der visuellen Welt einen Sinn zu geben, um Computer Vision-Anwendungen zu trainieren. Sein Erfolg beruht vollständig auf dem, was wir Bildannotation nennen – dem grundlegenden Prozess hinter der Technologie, der Maschinen dazu bringt, intelligente Entscheidungen zu treffen, und genau das wollen wir diskutieren und erforschen.

Banner für den Käuferleitfaden zur Datenerfassung

Einkaufsleitfaden: KI-Datenerfassung

Maschinen haben keinen eigenen Kopf. Sie sind frei von Meinungen, Fakten und Fähigkeiten wie Argumentation, Kognition und mehr. Um daraus leistungsstarke Medien zu machen, braucht es Algorithmen, die auf Basis von Daten entwickelt werden. Daten, die relevant, kontextbezogen und aktuell sind. Das Sammeln solcher Daten für Maschinen wird als KI-Datensammlung bezeichnet.

E-Book

Der Schlüssel zur Überwindung von Hindernissen bei der KI-Entwicklung

Der Schlüssel zur Überwindung von Hindernissen bei der KI-Entwicklung

Tatsächlich werden täglich unglaubliche Datenmengen generiert: 2.5 Trillionen Bytes, laut Social Media Today. Aber das bedeutet nicht, dass es alles wert ist, Ihren Algorithmus zu trainieren. Einige Daten sind unvollständig, andere von geringer Qualität und andere sind einfach ungenau. Die Verwendung dieser fehlerhaften Informationen führt also zu den gleichen Merkmalen Ihrer (teuren) KI-Dateninnovation.

Sagen Sie uns, wie wir Sie bei Ihrer nächsten KI-Initiative unterstützen können.