Хабы: Big Data, Data Mining, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Обработка изображений
Представьте, что вы получили заказ на разметку датасета из 1,000 изображений. Вы берете 20 картинок из сета, проводите тесты и получаете примерную стоимость 1 изображения. В итоге вы оцениваете проект, основываясь на количестве изображений, и устанавливаете цену за каждое. Однако, когда данные приходят, оказывается, что на каждом изображении не один объект к разметке, как было на тестах, а десятки! В итоге вы тратите гораздо больше времени и средств, чем планировали в начале.
Как избежать таких распространенных ошибок и защитить свой бизнес от неожиданных затрат и задержек? Давайте обсудим, какие ошибки чаще всего возникают при оценке проектов по сбору и разметке данных для машинного обучения, и на что важно обращать внимание, чтобы гарантировать корректную оценку ваших проектов. Узнайте больше в статье Романа Фёдорова, эксперта в области подготовки датасетов для машинного обучения.
Читать далее