छवि एनोटेशन के लिए डेटा प्रबंधन: एमएल इंजीनियर के जीवन को कैसे आसान बनाया जाए?

यह साल हमारे लिए शानदार रहा। हम कंप्यूटर दृष्टि और विशेष रूप से छवि एनोटेशन के तेजी से बढ़ते क्षेत्र के लिए आवश्यक नई चाल सीखने में सुपर कुशल थे। परिणामस्वरूप हमने ऐप और एनोटेशन टूल को अपग्रेड किया है। इन अपडेट ने हमें टच मोबाइल एनोटेशन और सहयोगी टीम वर्क के माध्यम से उच्च सटीकता और सटीकता सुनिश्चित करने में सक्षम किया है। हमें यह भी मानना ​​होगा कि क्लाइंट प्रोजेक्ट पर इंजीनियरों के साथ मिलकर काम करना बहुत मूल्यवान अनुभव है। इसने हमें यह जानने में मदद की कि डेटा प्रशिक्षण, परीक्षण और सत्यापन के चक्र को आसान बनाने के लिए अपने स्वयं के डेटा वर्कफ़्लो को बेहतर तरीके से कैसे व्यवस्थित किया जाए।

हम अपना नया पोर्टल जारी करने के लिए उत्साहित हैं

नया क्या है?

  • हमारे ग्राहकों के लिए कुशल स्व-प्रबंधित सेवा।
  • परिणामों तक पहुंच और वास्तविक जीवन की प्रगति की निगरानी।
  • अनुकूलित परियोजना प्रबंधन पक्ष। हमने गुणवत्ता नियंत्रण में सुधार किया और यह और अधिक लचीला हो गया।

हमने क्या सीखा:

कंप्यूटर विजन में एमएल मॉडल अधिक से अधिक उपयोग के मामलों की सेवा के लिए अधिक जटिल हो रहे हैं: हम एक ऐसे युग में जाते हैं जहां कंप्यूटर दृष्टि जटिल वास्तविक जीवन की समस्याओं को हल करती है। उदाहरण के लिए सुरक्षा, यातायात प्रबंधन, और औद्योगिक सुविधाओं में वस्तु मान्यता। इसलिए छवि एनोटेशन उपकरण और प्रथाओं को विकसित करना चाहिए। तो अब हमारे उपकरण और डेटा प्रबंधन पोर्टल अनुमति देता है: तो अब हमारे उपकरण और डेटा प्रबंधन पोर्टल अनुमति देता है:

  • हाइब्रिड (विभाजन, वस्तु का पता लगाने और वर्गीकरण एल्गोरिदम) के लिए बहु-टैगिंग प्रणाली।
  • बहुभुज या बाउंडिंग बॉक्स से जुड़ी विशेषताओं की परतें।
  • रैंकिंग सिस्टम।
  • छवि स्तर विशेषताएँ वर्गीकरण / वर्गीकरण की अनुमति देने के लिए।

एअर इंडिया के लिए सिर्फ डेटा को प्रशिक्षित न करें। एमएल मॉडल के लिए डेटा प्रशिक्षण, परीक्षण और सत्यापन के माध्यम से इंजीनियरों के साथ काम करना।

ठीक यही कारण है कि अब हमारे पास एनोटेशन, क्लास की स्थिति के आधार पर डेटा को क्वेरी करने के तरीके हैं। यह पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल परिणामों को अपलोड करने और अधिक डेटा जोड़ने की अनुमति देता है क्योंकि मशीन सीखने की प्रक्रिया अपने रास्ते पर है। व्यापक, वर्ग क्वेरी, वास्तविक जीवन वर्ग के आँकड़े।

गुणवत्ता मायने रखती है

हर कोई इसे जानता है, लेकिन वास्तव में इसका मतलब एक सही लेबल से थोड़ा अधिक है। अब हम जटिल संदर्भ वातावरण में एमएल मॉडल का प्रशिक्षण दे रहे हैं। संदर्भ को समझना और एनोटेटिंग टीम के बीच एक साझा समझ प्रदान करना एक संगठित वर्कफ़्लो में होना चाहिए। हमारा अप-टू-डेट पोर्टल अब ऑब्जेक्ट बनाम छवि द्वारा ऑब्जेक्ट को मान्य और अस्वीकार करने में सक्षम है। इसके अलावा, यह स्वचालित रूप से उन घटकों को चिह्नित करता है जो सही तरीके से एनोटेट नहीं होते हैं और एक समूह को संदेश भेजते हैं और सीधे ध्वजांकित त्रुटि पर एनोटेटर को भेजते हैं। यह महत्वपूर्ण है कि क्लाइंट को वास्तविक समय की समीक्षा, वांछित आउटपुट की पूर्ण समझ के माध्यम से इस त्रुटि संदेश सुविधा तक पहुंच प्राप्त हो।

यह सभी देखें

मैं अपनी वेबसाइट को बिना किसी डिज़ाइन अनुभव के कैसे डिज़ाइन कर सकता हूं? मैंने कोशिश की है, लेकिन मैं नहीं कर सकता। मैंने भी फ्रीलांसरों की कोशिश की है, लेकिन यह भी काम नहीं किया।मैं किसी अन्य डेवलपर से वेबसाइट कैसे ले सकता हूं? मैं एक छोटे से व्यापार के लिए एक वेबसाइट का पुनर्निर्माण करने जा रहा हूं।आप एक ऐसे ब्लॉगर को क्या सलाह देंगे जो दर्शकों को पाने की कोशिश कर रहा है और उसके पास डिजिटल मार्केटिंग के लिए कोई पैसा नहीं है? मैं मुफ्त में घर पर खरोंच से प्रोग्रामिंग कैसे सीख सकता हूं? मैं दो अलग-अलग प्रकार के उपयोगकर्ताओं (शिक्षकों और छात्रों) के लिए एक लॉगिन पृष्ठ कैसे बना सकता हूं? वास्तविक जीवन में पायथन का उपयोग कैसे किया जाता है? जब मैं प्रोग्राम लिखता हूं तो यह लाइन आउटपुट द्वारा एक लाइन दिखाता है। उसका क्या उपयोग है?मैं प्रोग्रामिंग के साथ समस्याओं को हल करने के लिए कैसे संपर्क करूं? 30-40k एक महीने में वेब कंपनी और एक नई कंपनी के रूप में वेब डिज़ाइन करने में कितना संभव है?