 |
Обновленная платформа от компании “Наносемантика” ускорила процесс разметки в 240 раз
Компания «Наносемантика» представила обновленный сервис для разметки данных «Маркер», который используется как инструмент подготовки датасетов для машинного обучения и создания на их основе нейросетей. В новом релизе продукта представлены новые функции технологии Active Learning для более удобной работы с изображениями, добавлены инструменты для разметки медицинских сканов, а интерфейс улучшен для работы с командами разметчиков-асессеров.
Основные изменения коснулись интерфейса платформы. Теперь у «Маркера» есть англоязычная версия, а также платформа дает более широкие возможности визуализации размеченных данных, что делает работу специалистов нагляднее и удобнее.
Новые функции появились у технологии Active Learning, ускоряющей работу разметчика за счет параллельного обучения, — встроенная в «Маркер» нейросеть «наблюдает» за действиями асессера, после чего начинает самостоятельно «видеть» нужные данные. Добавлены новые инструменты, которые позволяют достичь более высокой скорости разметки данных при работе с изображениями — Magic Wand и One-Shot. Magic Wand автоматически выделяет объект и минимизирует необходимость ручной корректировки. One-Shot позволяет выбрать нужный объект на эталонном примере, после чего нейросеть начнет самостоятельно находить аналогичные объекты на других изображениях.
«Маркер» позволяет настраивать инструмент максимально тонко, что помогает сервису «узнавать» совсем небольшие детали в материалах. Новые алгоритмы в разы экономят время разметчиков, сокращая стандартный процесс с 2 минут до 0,5 секунды.
Другим важным обновлением стала поддержка платформой формата данных dicom. Он используется в медицинских сканированиях. Новый интерфейс позволяет перемещаться по срезам изображения и использовать «Маркер» для «умных» решений в медицине.
В плане работы с аудиоданными в «Маркер» интегрировали нейросетевую модель для автоматической транскрибации голоса в текст, что экономит время разметчиков, которые могут брать в работу уже почти готовый текст, а не расшифровывать его полностью с нуля. Новые инструменты — нарезка аудиозаписи на нужные фрагменты и устранение шумов — делают процесс разметки еще более удобным, а результат более качественным
Команда «Наносемантики» также улучшила логику управления проектами в «Маркере»: теперь задания можно группировать в коллекции, что значительно облегчает процесс распределения задач между разметчиками. Специалисты могут видеть все этапы выполнения работы и сразу отмечать моменты, требующие корректировки.
В будущем разработчики планируют внедрить расширенную статистику для отображения выполненных специалистами заданий. Это позволит детально оценить эффективность каждого сотрудника и оптимизировать управление рабочими процессами.
«”Наносемантика” создала платформу “Маркер”, чтобы облегчить клиентам важный и дорогостоящий этап создания нейросетей — разметку данных. На собственном опыте мы поняли, что от качества датасета зависит конечный продукт, будь то привычный чат-бот или продвинутый цифровой двойник. Самые продвинутые языковые модели сегодня требуют привлечения тысяч профессиональных разметчиков, что съедает львиную долю бюджета проекта и повышает планку доступа к технологиям искусственного интеллекта. Частичная автоматизация процесса разметки данных за счет технологии активного обучения нейросети “Маркера” снижает расходы на асессеров многократно. А более удобный функционал для контроля за проделанной работой делает итоговый результат заметно качественнее», – говорит Станислав Ашманов, генеральный директор «Наносемантики».
Изображение
Справка:
«Наносемантика» — ведущий российский производитель решений и продуктов на основе нейросетей. За 18 лет на рынке ИТ-компания разработала более 12 собственных интеллектуальных продуктов и платформ, реализовала свыше 130 проектов для бизнеса. Команда из научных сотрудников и разработчиков обладает обширной базой знаний и практик в области машинного обучения.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: Наносемантика
Добавлен: 22:44, 26.09.2023
Количество просмотров: 183
Страна: Россия
| Будущие ИБ-специалисты прошли мастер-классы по кибербезопасности в «Газинформсервисе», ООО "Газинформсервис", 04:40, 18.12.2024, Россия117 |
| В пятницу, 13 декабря, прошло занятие образовательного проекта Security Skills от компании «Газинформсервис». Никакие суеверия не страшны тем, кто готов противостоять реальным киберугрозам со студенческой скамьи: на мероприятии собрались десятки студентов из ведущих вузов Санкт-Петербурга: ИТМО, СПбГУТ, СПбПУ, СПбГМТУ, ПГУПС и других. |
| DION занял второе место в рейтинге лучших ВКС-платформ, ИТ-холдинг Т1, 04:30, 18.12.2024, Россия59 |
| Платформа корпоративных коммуникаций DION (ИТ-холдинг Т1) заняла второе место в рейтинге российских ВКС-решений, опубликованном ИТ-маркетплейсом Market.CNews. Рейтинг был сформирован на основе балльной системы оценки по ряду критериев. К ним относятся функциональные возможности, максимальное число участников видеоконференции и аудиозвонка, продолжительность тестового периода, общее количество пользователей и стоимость лицензии на решение. |
| ЕДИНЫЙ ЦУПИС обсудил в Ассоциации банков России перспективы внедрения Open API, ЕДИНЫЙ ЦУПИС (НКО "Мобильная карта"), 04:22, 18.12.2024, Россия55 |
| Председатель комитета АБР по финансовым технологиям, Председатель Правления ЕДИНОГО ЦУПИС Елена Шейкина 11 декабря провела заседание комитета АБР по финансовым технологиям. Участники встречи обсудили вопросы внедрения открытых API в банковском секторе, методические рекомендации по управлению данными участников финансового рынка, стандарты информационной безопасности и создание универсального решения для небольших банков. |
| «1С-Рарус» получил сертификат «Совместимо» для решения «1С:Турагентство», 1С‑Рарус, 03:57, 18.12.2024, Россия55 |
| «1С:Предприятие 8. Турагентство» редакции 3.0 успешно прошло очередную сертификацию на получение статуса «Совместимо! Система программ 1С:Предприятие». Функционал отраслевого решения постоянно развивается и соответствует требованиям фирмы «1С», предъявляемым к продуктам совместной разработки. |
|
|
