GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.2 (2)<< < Пред.   Поиск:  
 Автор Тема: На: Я создал новую индустрию - Аннотирование!
Ilya Geller
Сообщений: 4879
На: Я создал новую индустрию - Аннотирование!
Добавлено: 03 апр 20 6:50
Цитата:
Автор: Влад


Не расстраивайтесь, эта жизнь временная, а потом будет базовая, в потустороннем Мире,
там Вам это не пригодится. В Е. С. Кузина надо просто верить, заодно в глазах Валентина
вырастете.


Да, это серьезный аргумент! Надо расти!
[Ответ][Цитата]
Влад
Сообщений: 1944
На: Я создал новую индустрию - Аннотирование!
Добавлено: 03 апр 20 8:29
Цитата:
Автор: Ilya Geller
Да, это серьезный аргумент! Надо расти!

``Мозг живой сущности и ее центральная нервная система (ЦНС) хранят только малую толику информации, необходимой для существования индивида, необходимую для обеспечения
главным образом управления его телесной оболочкой. В остальном же, мозг выполняет только функции интерфейса особи с МИС``.

Я, правда, не понял, зачем Вам читать эту книгу, ведь её уже читал Валентин,
А значит, через МИС, она должна быть известна Вам.
[Ответ][Цитата]
Ilya Geller
Сообщений: 4879
На: Я создал новую индустрию - Аннотирование!
Добавлено: 07 апр 20 8:57
AI enrichment is a capability of Azure Cognitive Search indexing used to extract text from images, blobs, and other unstructured data sources. Enrichment and extraction make your content more searchable in an index or knowledge store. Extraction and enrichment are implemented using cognitive skills attached to the indexing pipeline. Cognitive skills built into the service fall into these categories:
Natural language processing skills include entity recognition, language detection, key phrase extraction, text manipulation, sentiment detection, and PII detection. With these skills, unstructured text is mapped as searchable and filterable fields in an index.
Image processing skills include Optical Character Recognition (OCR) and identification of visual features, such as facial detection, image interpretation, image recognition (famous people and landmarks) or attributes like image orientation. These skills create text representations of image content, making it searchable using the query capabilities of Azure Cognitive Search.
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/search/cognitive-search-concept-intro

Так что такие вот дела...
[Ответ][Цитата]
Ilya Geller
Сообщений: 4879
На: Я создал новую индустрию - Аннотирование!
Добавлено: 18 июн 20 17:50
“The most disruptive trend that has emerged is the exponential increase in AI model size and complexity,” said David Moore, corporate VP, GM, programmable solutions group, Data Platforms Group, Intel, in a media pre-briefing. “What we’re seeing is AI model complexity is doubling about every three and a half months or 10x per year. So [it’s] heading to 10s of billions of parameters and beyond in the largest and next generation transformer models such as BERT and GPT.”
https://www.hpcwire.com/2020/06/18/intel-debuts-stratix-10-nx-fpgas-targeting-ai-workloads/

Удваивается каждые три с половиной месяца! Десятикратно в год!
Речь идет о аннотировании слов и создании блокчейн технологии между фразами.
[Ответ][Цитата]
Ilya Geller
Сообщений: 4879
На: Я создал новую индустрию - Аннотирование!
Добавлено: 12 авг 20 8:52
https://cloud.ibm.com/docs/watson-knowledge-studio?topic=watson-knowledge-studio-annotate-documents

IBM

Annotation setup
Last Updated: 2020-08

Users who have knowledge of the industry and its language must annotate the documents.

Perform the following tasks to enable human annotators to access the workspace:

Invite subject matter experts to the Knowledge Studio instance that you are using.
Associate human annotators with the annotation set or sets that you want them to annotate.
Create a task that assigns the human annotator to annotate the documents in the set.
[Ответ][Цитата]
Ilya Geller
Сообщений: 4879
На: Я создал новую индустрию - Аннотирование!
Добавлено: 12 авг 20 8:56
Amazon

Today, most practical machine learning models utilize supervised learning, which applies an algorithm to map one input to one output. For supervised learning to work, you need a labeled set of data that the model can learn from to make correct decisions. Data labeling typically starts by asking humans to make judgments about a given piece of unlabeled data. For example, labelers may be asked to tag all the images in a dataset where “does the photo contain a bird” is true. The tagging can be as rough as a simple yes/no or as granular as identifying the specific pixels in the image associated with the bird. The machine learning model uses human-provided labels to learn the underlying patterns in a process called "model training." The result is a trained model that can be used to make predictions on new data.

In machine learning, a properly labeled dataset that you use as the objective standard to train and assess a given model is often called “ground truth.” The accuracy of your trained model will depend on the accuracy of your ground truth, so spending the time and resources to ensure highly accurate data labeling is essential.
https://aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth/what-is-data-labeling/
[Ответ][Цитата]
 Стр.2 (2)1  [2]<< < Пред.