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Amazon SageMaker Ground Truthのはじめ方

イントロダクション ジェネレーティブAIの時代において、データ生成はピークに達しています。正確な機械学習およびAIモデルの構築には、高品質なデータセットが必要です。データセットの品質保証は最も重要なタスクであり、不正確な分析や特定できない予測は、どのビジネスの全体的なレポに影響を与え、数十億または数兆の損失をもたらす可能性があります。 出典：Forbes データラベリングは、AIモデルが理解できるようにするためのデータ品質保証の第一歩です。人間にデータラベルを付けることはできないため、日々生成される無制限のデータに人間がラベルを付けることはできません。そのため、ここでは正確にラベル付けされたデータセットを作成するための素晴らしいテクニックであるAmazon SageMaker Ground Truthについて学びます。 この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 Amazon SageMaker Ground Truthとは何ですか？ Amazon SageMaker Ground Truthは、データラベリングタスクを実行して効率的で高精度なデータセットを作成するためのセルフサービスオファリングです。Ground Truthでは、サードパーティのベンダーやAmazon Mechanical Turk、または私たち自身のワークフォースを介して人間の注釈者を使用することもできます。また、エンドツーエンドのラベリングジョブを設定するための管理された体験も提供しています。 出典：Edlitera.com SageMaker Ground Truthは、データ収集やラベリングの手間をかけずに数百万の自動ラベル付け合成データを生成することができます。Ground Truthは、画像、テキスト、ビデオなどさまざまなデータタイプのデータラベリング機能を提供します。これにより、テキスト分類、セグメンテーションセグメンテーション、オブジェクト検出、画像分類のタスクを機械学習モデルが容易に行えるようになります。…

人材分析のための R ツールキット：ヘッドカウントのストーリーを伝える

人事分析の仕事では、会社の従業員数や会社が今日のように進化する過程を伝えることが求められることがよくあります私はしばしばこれをウォーターフォールチャートとして提示されるのを見ますが、それは...

NumpyとPandasを超えて：知られざるPythonライブラリの潜在能力の解放

Pythonでのデータ操作と計算について話すとき、一般的にはPandasとNumpyを思い浮かべます他にも3つの強力なライブラリを見つけましょう

ロッテン・トマト映画の評価予測のデータサイエンスプロジェクト：2つ目のアプローチ

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郵便番号レベルでの地理空間データの操作

一部の国では、郵便番号は地域ではなく、ポイントやルートで表されます例えば、カナダの郵便番号の最後の3桁は、地域配送ユニットに対応していて、それは一つの家に対応するかもしれません...

公正を実現する：生成モデルにおけるバイアスの認識と解消

2021年、プリンストン大学の情報技術政策センターは、機械学習アルゴリズムが人間と同様の偏見を抱くことがあるという報告書を公表しました

ACIDトランザクションとは何ですか？

トランザクションデータベースシステムにおけるACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）プロパティの理解SQLでトランザクションを書く方法に関するガイド

2023年に知っておく必要のある2つの重要なSQL CASE WHENの例

eコマースの実際のデータアナリストの仕事面接でのSQLの問題ですCASE WHEN式を使用して解決する必要がありますアプローチ方法と解決方法を学びましょう

Deep learning論文の数学をPyTorchで効率的に実装する：SimCLR コントラスティブロス

PyTorch / TensorFlow のコードに深層学習論文の数学を実装することは、深層学習モデルの数学的な理解を深め、高度なプログラミングスキルを向上させます

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