分類実験のアノテーションツール

テキスト分類結果を表示するためのインターフェースを提供するツールとして、どのようなものがありますか?管理されていないデータのさまざまな分類アルゴリズムの結果を保存し、比較する必要があります。このツールでは、提示されたテストデータの例に対して、ユーザーが入力した内容(良い一致など)を入力できるようにする必要があります。 ベストアンサー 天才を試してみてください。アクティブな学習によって強化されたアノテーションツール。

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類似した画像を一致させるための非常に優れたAPIはありますか?

私はPythonで作業しています。私は以下のような正面時計の3000のイメージを持っています: Watch1 、 a href = “https://i.stack.imgur.com/vcUH9.jpg” rel = “nofollow noreferrer”> Watch2 、 Watch3 私は、このコレクションの写真や、あまり理想的ではない条件(異なる背景色、より暗い雷など)で撮影された他のものを受け取り、最も類似した時計を互いに見つけ出し/一致させるAPIを探したいと思います。 類似性とは、薄いレースの丸い茶色の時計が丸い形の時計、暗い色のレース、および(同じ写真集の)薄いレースと一致することを期待していることを意味します。 > 私は Google 、 Amazon 、 Microsoft 、 TinEye 、 Clarifai 、 Indico などがあります。例えば&#x3001

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意味の類似性の観点から文字列を比較するための優れたNLP APIはありますか?

私は街頭でのトラフィックについてユーザーに知らせるが、現時点ではリアルタイムではないことを知らせるチャットボットを作成したい。私は、トラフィックに関するいくつかのデータが保存されているMySQLを使用して小さなデータベースを作成し、チャットボットとのユーザーのやりとりに応じて適切な場合はいつでも、PHPスクリプトを使用してそれらをフェッチします。 私は、ユーザーが同じ質問のバリエーションを求めているので、同じ答えで答えることができるケースにどう対処するのだろうか。 例えば: ハイストリートにはなぜトラフィックがあ&#x30

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複素数を使用するニューラルネットワークパッケージはありますか?

複素数を使用するニューラルネットワークパッケージはありますか? ベストアンサー ニューラルネットワークは、入力空間から出力への関数写像を学習する。これは、分類問題または回帰問題として枠を付けることができます。これらの両方の場合において、関数は、最小限の損失につながる最も情報の豊富な入力を決定する。入力空間に対する損失を最小限に抑えます。 複雑な値を入力しても問題ありません。 2つの相補的な極端なケースを想定しましょう。しかし、複雑な画像がある場合、複雑な部分は完全にランダムに分布しています。この問題は、画像の実部を&#x5

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カラーマップから数値データを取得できますか?

私のクラスでは、しばしばカラーマップ画像で作業する必要があります。私はイメージを見せて、さまざまな科目についての推論/観察をしようとします。しばしば私は実際にいくつかの側面を定量化する必要がありますが、画像は「現状のまま」提供され、必ずしも先験的にその内容を知っているわけではないので、いつも非常に近似していて曖昧です。 私は2つの画像(*)を使って作業しているとしましょう。コンピュータがカラースケールバーを「学習」するように指示することができますので、マップの任意のポイントをクリックして、そのポイント&#x3

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