TRAINING DATA JORNAL  
Вебинары

Как получать высокое качество размечаемых данных

Разметка данных Сбор данных Туториал Computer Vision
В рамках доклада Роман рассказывает, чем отличается хороший датасет от плохого, какие необходимые свойства должен иметь хороший датасет и как их достичь. Говорит о способах контроля качества и о том как выстроить пайплайн разметки внутри компании. Рассматривает основные ошибки при организации процесса разметки и как их можно избежать.

• Отличия между Data-Centric и Model-Centric подходами 
• Итеративный подход к разметке: плюсы и минусы 
• Построение эффективного процесса обучения разметчиков 
• Методы контроля качества 
• Основные ошибки в менеджменте разметчиков