Kili Technology

Быстро создавайте высококачественные наборы данных. Предприятия доверяют нам оптимизацию операций по маркировке данных и создание лучших наборов данных для своих пользовательских моделей, генеративного искусственного интеллекта и LLM. ___ Почему Кили Технология? Возможно, вы этого не знаете, но: Набор данных MNIST имеет уровень ошибок 3,4% и до сих пор цитируется в более чем 38 000 статьях. Набор данных ImageNet с его краудсорсинговыми метками имеет уровень ошибок 6%. Этот набор данных, возможно, лежит в основе самых популярных систем распознавания изображений, разработанных Google и Facebook. Системная ошибка в этих наборах данных имеет реальные последствия. Модели, обученные на данных, содержащих ошибки, вынуждены изучать эти ошибки, что приводит к ложным прогнозам или необходимости переобучения на постоянно растущих объемах данных, чтобы «отмыть» ошибки. Каждая отрасль начала понимать преобразующий потенциал искусственного интеллекта и инвестировать в него. Но революция преобразователей машинного обучения и неустанное внимание к оптимизации моделей машинного обучения достигают точки убывающей отдачи. Что еще есть?