チャプター : 5. Auto-Curateでデータを選別
5.2 レポート分析(1):ラベリング対象データの選別
Auto-Curateレポートを使って、大量の画像・動画データから、AIモデルの学習に最適なデータを効率よく選別する方法を紹介します。韓国語音声・日本語字幕付きで、データキュレーションやラベリング効率を高めるための機能を学べます。
00:00イントロ00:23Auto-Curate Reports メニューからのレポートダウンロード01:02概要01:47クラス分布02:32クラスタカバレッジ03:33サンプリング密度分布03:54オブジェクト別の高密度・低密度クラスタ例
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5.3 レポート分析(2):学習用・検証用データセットの選別
チャプター : 5. Auto-Curateでデータを選別
5.1 Auto-Curateを実行する方法
6:135.2 レポート分析(1):ラベリング対象データの選別
5:105.3 レポート分析(2):学習用・検証用データセットの選別
6:455.4 レポート分析(3):エッジケースの見つけ方
3:285.5 レポート分析(4):誤ラベルの見つけ方
3:57
