Post #532

Сбор данных и разметка: как с нуля собрать хорошие данные под реальную ML-задачу? Хорошие данные — залог успеха. Но на практике это недели и месяцы разметки, потраченные ресурсы, спорные инструкции и баги. Хорошая новость: эти проблемы уже решаются — с помощью LLM, гибридных пайплайнов и продуманных процессов. В статье расскажем, как меняется подход к разметке и что уже работает на практике: - как использовать LLM в роли разметчика и быстро получить данные - где всё ещё нужен человек и зачем - как выстроить крауд-пайплайн, которому можно доверять Плюс: советы, хаки и кейсы с цифрами. Читайте подробнее по ссылке! 🪔DeepSchool