#21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données
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#1 Introduction
Chapters
#1
Introduction
#2
Annoter les données
02:12
#3
Les phases d'annotations
08:08
#4
Qui sont les clients?
12:02
#5
Data centric
15:14
#6
Qualité et diversité
16:37
#7
Kili et ses concurrents
21:50
#8
Chaîne de valeur de l’annotation
24:04
#9
Son conseil pour débuter
29:32
#10
L’impact de l’annotation
31:28
#11
Le futur de Kili technology
32:42
#21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données
Edouard d'Archimbaud ingénieur en machine learning et CTO fondateur de Kili Technology , est l’invité de l’épisode 21 de #DataDriven101. Il nous parle des difficultés liées à l'annotation de données pour le machine learning et explique pourquoi la qualité de la donnée est essentielle pour obtenir des modèles fiables.
Garbage in -> Garbage out !
Mots clés :
- Dataset: un ensemble de données qui est utilisé pour entraîner, tester et évaluer des modèles de machine learning.
- Métadonnées: des données qui décrivent les caractéristiques des données, telles que leur format, leur source, leur qualité et leur provenance.
- Batch: un ensemble de données qui est traité en même temps, souvent divisé en lots plus petits pour faciliter l'annotation et le traitement.
- Plateforme d'annotation: une plateforme logicielle conçue pour faciliter l'interaction entre les humains et les données, permettant de visualiser, de naviguer et d'annoter des données de manière efficace et précise.
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