Основные возможности системы разметки данных для нейросетей MarkLab
MarkLab - современная и надёжная система разметки данных нейросетей: текстовых и графических изображений, а также других форматов. Мы специализируемся на AI-технологиях, поэтому знаем, что ключевое условие создания моделей для нейросетей - это подготовка данных. Мы разработали эту платформу для себя и готовы предоставить её вам или сопровождать ваши проекты на любом этапе.
С помощью MarkLab можно делать разметку всех видов документов, изображений, фотографий, сканов, скриншотов, видео, рукописей, аудиоданных - всех форматов, необходимых для вашего бизнеса.
Платформа позволяет размечать документы и изображения в любой последовательности, на любом этапе с помощью удобных инструментов делить на классы и подразделы.
MarkLab - удобная система для формирования и управления командой разметки данных: платформа даёт возможность разграничить функционал, уровни доступа, распределять задачи по исполнителям. Алгоритм позволяет рассчитывать эффективность выполнения каждой задачи или блока в баллах, процентах или деньгах, а также проводить кросс-валидацию и последующий контроль.
MarkLab-платформа
массовой разметки данных для обучения нейросетей
Вне зависимости от формы сотрудничества и стороны, размечающей данные для обучения нейросетей, а это можем делать мы в рамках комплексного обслуживания, изменения в MarkLab можно вносить на любом этапе.
Сформированная команда профессионалов сделает разметку данных в максимально сжатые сроки и аккуратно. Если это ваша команда, в MarkLab есть все инструменты для назначения и контроля задач.
Какие бывают данные для обучения нейросетей
Данные для обучения нейросетей - это набор примеров, на котором нейросеть обучается выполнять поставленную задачу. Примеры могут быть представлены в виде чисел, текстов, изображений, аудио, видео или других форм данных.
В нашей системе разметки используются данные для обучения нейросетей следующих типов:
- Векторные данные — это наборы чисел, которые могут быть представлены в виде столбцов таблицы. Векторные данные используются для обучения нейросетей для задач классификации, регрессии, кластеризации и т.д.;
- Табличные данные — это наборы объектов, каждый из которых характеризуется набором признаков. Табличные данные используются для обучения нейросетей, которые также выполняют задачи классификации, регрессии, кластеризации и т.д.;
- Текстовые данные — это наборы текстовых строк. Текстовые данные используются для обучения нейросетей для выполнения задач классификации, регрессии, извлечения информации и т.д.;
- Изображения — это наборы графических изображений. Изображения используются для обучения нейросетей, которые выполняют задачи распознавания объектов, лиц, эмоций и т.д.;
- Аудио — это наборы аудиофайлов. Аудио используется для обучения нейросетей, которые выполняют задачи распознавания речи, музыки и т.д.;
- Видео — это наборы видеофайлов. Видео используется для обучения нейросетей для распознавания объектов, лиц, действий.
База данных для обучения нейросетей
База данных для обучения нейросетей — это набор данных, который используется для обучения нейросети. База данных должна быть корректной, то есть содержать только правильные примеры, и репрезентативной, то есть охватывать все возможные варианты входных данных.
В нашем распоряжении есть готовые датасеты для машинного обучения, которые мы можем использовать для ваших нужд.
База данных для обучения нейросетей состоит из двух частей:
- Обучающая выборка - это набор примеров, на котором нейросеть обучается. Обучающая выборка должна быть достаточно большой, чтобы нейросеть могла научиться выполнять поставленную задачу;
- Тестовая выборка - это набор примеров, на котором нейросеть тестируется. Тестовая выборка должна быть независима от обучающей выборки, чтобы оценить качество обучения нейросети.
Как заполнять базы данных для машинного обучения?
База данных для обучения нейронных сетей заполняется путем сбора и подготовки данных, которые будут использоваться для обучения модели. Процесс заполнения базы данных при помощи системы MarkLab включает несколько шагов:
- Сбор данных: Необходимо определить, какие данные требуются для обучения нейронной сети: текст, изображения, аудио, видео и т.д.;
- Подготовка данных: Собранные данные могут быть не в формате, пригодном для обучения нейронной сети. Поэтому требуется их предварительная обработка и преобразование. Например, для текстовых данных может потребоваться токенизация, очистка от шума и приведение к единому формату. Для изображений может потребоваться изменение размера, нормализация и т.д.;
- Разделение на обучающую и тестовую выборки: Данные обычно разделяются на две части: обучающую выборку, на которой будет происходить обучение модели, и тестовую выборку, на которой будет проверяться ее качество. Обычно обучающая выборка составляет около 70-80% от общего объема данных, а тестовая выборка - оставшиеся 20-30%;
- Аугментация данных: В некоторых случаях можно применить аугментацию данных для увеличения разнообразия обучающей выборки. Например, для изображений это может быть случайное поворачивание, изменение яркости или добавление шума;
- Запись в базу данных: После всех предыдущих шагов данные разметки записываются в базу через интерфейс MarkLab, где они будут доступны для обучения нейронной сети.
Мы готовы вас поддержать
на любой стадии разработки нейросети
1
сбор
данных: накопление или покупка баз
данных: накопление или покупка баз
2
структурирование
и разметка
данных
в MarkLab
3
создание
архитектуры
нейронной сети
и обучение
4
интеграция
решений
в бизнес-
процессы
Форматы сотрудничества
MarkLab - это RPA-решение, важная часть полноценной системы по роботизации процессов,
включающей мощные модули обработки документов и анализа данных.
Облако – мы разворачиваем систему на своем оборудовании и предоставляем доступ к выделенному серверу
On-premise – система устанавливается внутри ИТ-контура клиента
Комплексный подход - мы предоставляем вам готовые структурированные и размеченные базы
или с нуля создаём нейросети и обучаем их под ваши бизнес-задчи