Публикации по теме 'annotations'
Разоблачение идеализации Gold Label с помощью аннотации толпы
Нужна ли нам новая парадигма для обучения эффективных моделей машинного обучения?
В эпоху больших данных данные стали бесценным ресурсом для передового машинного обучения и искусственного интеллекта, и большая часть этих данных получена на основе человеческого вывода. Данные классифицируются, а затем в процессе эмпирического анализа, похожего на семантическую интерпретацию, обнаруживаются значимые закономерности, корреляции, ассоциации и последствия. Различные методы эмпирического..
Неправильные представления о аннотации семантической сегментации
(Эта статья была первоначально опубликована автором на https://www.kdnuggets.com/2022/01/misconceptions-semantic-segmentation-annotation.html )
Семантическая сегментация – это проблема компьютерного зрения, при которой связанные элементы изображения помещаются в один класс.
Семантическая сегментация включает три этапа:
Классификация . Идентификация и классификация определенного объекта на изображении.
Локализация: поиск элемента и размещение вокруг него ограничивающей..
Добавление свойств с помощью аннотации @PropertySource
Источник свойства – это место, где вы храните свойства конфигурации. Технически это абстрактный класс, который представляет собой источник пар «имя-значение». Например, вы можете сохранить информацию о подключении к базе данных в такой структуре или решить, хотите ли вы включить некоторые журналы отладки. Аннотация @PropertySource — это удобный способ добавить источник свойства в среду Spring. Он используется вместе с аннотацией @Configuration , поэтому подумайте о контексте..
Глубокое погружение в то, как работают аннотации в машинном обучении
В сфере машинного обучения данные служат фундаментальным строительным блоком, на котором алгоритмы обучаются и делают точные прогнозы. Тем не менее, необработанным данным обычно не хватает необходимого контекста, необходимого машинам для понимания их значения. Именно здесь аннотация, сложный процесс маркировки и маркировки данных, становится ключевым катализатором. Аннотации плавно устраняют разрыв между человеческим пониманием и машинным пониманием, позволяя алгоритмам изучать..
Программирование на Java — Аннотации
Аннотация в Java — это тег, который представляет метаданные , т. е. прикрепленный к классу, интерфейсу, методам или полям для указания некоторой дополнительной информации, которая может использоваться компилятором Java.
Аннотации начинаются с « @ », аннотации не меняют действия скомпилированной программы, аннотации помогают связать метаданные (информацию) с элементами программы, т. е. с переменными экземпляра, конструкторами, методы, классы и т.
Типы аннотаций
Встроенные..
Аннотация содержания
Понимание контента требует как целостного, так и редукционистского подходов, точно так же, как понимание запросов . Предыдущий пост был посвящен классификации контента как целостному подходу. В этом посте рассматривается аннотация контента как редукционистский подход.
В то время как классификация контента присваивает метки контенту в целом, аннотация контента фокусируется на определенных словах или фразах в контенте. Их также называют «промежутками», потому что каждый представляет..
Аннотация к изображению и ее важность в моделях компьютерного зрения (AI/ML)
Важность аннотаций изображений для проектов машинного обучения
Аннотация к изображению: метод создания набора данных, который обучает системы на основе AI/ML для более эффективного принятия решений.
В настоящее время искусственный интеллект правит технологическим ландшафтом. Его наиболее важное подмножество — машинное обучение — прокладывает путь к интуитивно понятной автоматизации с такими улучшениями, как улучшенные конвейеры обучения, улучшенное понимание и убедительные..
