効率的な教師データ作成(アノテーション)のための研究サーベイ - ABEJA Tech Blog
どうも緒方@conta_です。 みなさんAI頑張ってますか？ きっと昼はGPUサーバーを回して、夜は結果待ちでビールサーバーを回してる人が多いことでしょう。 機械学習を実際のプロダクトに活用する場合、自分が解きたいタスクがそのままオープンなデータセットで解決できることは少ないので、まず最初に課題となるのはデータセット作成です。 実際にカメラやセンサーを取り付けて収集したり、Webからクローリングしてきたり、事業会社であれば自社のデータセットに教師ラベルをつけることで新しいタスクに取り組むことが可能になるでしょう。 よく疑問になるポイントとして、データセットの量と質は、多ければ多いほど良く、高品質であれば高品質であるほど良いのですが教師データを作成するのは一苦労です。 ＊下記アノテーションの量や質について実験した結果がまとまってます tech-blog.abeja.asia もちろん少数デー
AWS 謹製 aws-serverless-express を使って APIGateway + Lambda + Node + Express で RESTful サービスの雛形を最速で作る - Qiita
AWS 謹製 aws-serverless-express を使って APIGateway + Lambda + Node + Express で RESTful サービスの雛形を最速で作るNode.jsExpresslambdaAPIGatewayaws-serverless-express はじめに AWS と言えば Lambda、Lambda と言えば サーバレス ですが、サーバレスでサービス全体を作るのはしんどいなと思っている昨今、皆様いかがお過ごしですか。 そんな折、10/04付け AWS ブログで以下の記事がポストされました。 「AWS Lambda と Amazon API Gateway で Express アプリケーションを実行」 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/running-express-applications-on-aw
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