Выбор подходящего инструмента для аннотирования данных — непростая задача, поэтому чтобы принять верное решение, необходимо знать все возможные варианты. В этой статье мы расскажем о лучших, по нашему мнению, альтернативах Scale AI.
Проекты машинного обучения и глубокого обучения стали сегодня мейнстримом.
Однако несмотря на огромные трудозатраты, только некоторым компаниям удалось превратить свои модели в продукты.
Согласно данным Gartner, для более чем 85% ИИ-проектов есть риск обеспечения плохих результатов из-за погрешностей в данных, алгоритмах или заблуждений разработчиков.
В частности, слабым звеном в ML/DL является качество данных, поскольку успех проектов сильно зависит от объёмов высококачественных размеченных данных, которые способна регулярно создавать команда.
Scale AI одним из первых воспользовался возможностью совершенствования и автоматизации управления, аннотирования и интегрирования данных.
Но Scale — не единственный мощный инструмент в области разметки данных для обучения ИИ.
Проекты машинного обучения и глубокого обучения стали сегодня мейнстримом.
Однако несмотря на огромные трудозатраты, только некоторым компаниям удалось превратить свои модели в продукты.
Согласно данным Gartner, для более чем 85% ИИ-проектов есть риск обеспечения плохих результатов из-за погрешностей в данных, алгоритмах или заблуждений разработчиков.
В частности, слабым звеном в ML/DL является качество данных, поскольку успех проектов сильно зависит от объёмов высококачественных размеченных данных, которые способна регулярно создавать команда.
Scale AI одним из первых воспользовался возможностью совершенствования и автоматизации управления, аннотирования и интегрирования данных.
Но Scale — не единственный мощный инструмент в области разметки данных для обучения ИИ.