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Many NLP applications require manual data annotations for a variety of tasks, notably to train classifiers or evaluate the performance of unsupervised models. Depending on the size and degree of complexity, the tasks may be conducted by crowd-workers on platforms such as MTurk as well as trained annotators, such as research assistants. Using a sample of 2,382 tweets, we demonstrate that ChatGPT ou
写真・イラスト・動画・音楽素材のマーケットプレイスを運営する、クリエイティブ画像販売サービスのピクスタ株式会社（以下PIXTA)は、機械学習・深層学習向け教師データ作成サービス「Annotation One」を提供するグローバルウォーカーズ株式会社と提携し新サービスを開始することを発表した。 この新サービスは、写真素材を取り扱うPIXTAが持っている膨大な「日本人画像」の中から、クライアント企業がAIに学習させる内容に合わせて選定して提供する。その際、Annotation oneを利用し、画像データに適切な情報をタグ付け（アノテーション）を施し、機械学習用教師データの画像素材として最適な形式にして販売するというもの。 これにより、多くのクライアント企業は、有効な教師データを短期間で作成できるようになり、機械学習・深層学習の開発スピードを向上させることができるようになるという。 Web制作画
Nota is a web application that allows to label and annotate images and videos for use in machine learning. It was created by DeNA Co., Ltd in 2017. It was realeased as Open Source in March 2021. Multiple backends for images and video sources Local Filesystem (mainly used for development) S3 bucket Customizable annotations using JSON templating language Points, binding boxes, polygon annotation in
Steepのmanual/annotations.mdを読みながら、実際にコードを書いて覚えたことをブログにまとめる。 変数 変数の型を String? から String にするときに便利そう。 # @type var value: String value = %w[a b c].sample puts('Hi, ' + value) アノテーションがない場合、 sample: () -> String? なので型検査エラーになる。 app/user.rb:2:14: [error] Cannot pass a value of type `(::String | nil)` as an argument of type `::string` │ (::String | nil) <: ::string │ (::String | nil) <: (::String | ::_ToSt
github.com というのを書いた。ご利用ください。 スロークエリを解析する時に「このクエリ、アプリのどこから呼んでいるんだろう?」と調べたいことがよくある。 だいたい遅いクエリって長くて複雑だったりするのでいちいち横に縦にスクロールして全容を把握してgrepするのも地味につらい。 ISUCONに向けてほしいねーって話になったので書いた。 PerlでDBIを使っていた時にはDBIx::Tracerを使ったりして実現できていたので、Goでもやりたいと思って書いた。 やっていることは、database/sql/driverのラッパ実装を作っている。仕事は実際のドライバ (go-sql-driver/mysqlとかpqとか) に任せていて再実装ではないからDBへのアクセス部分にまったく不安はないと言っていいと思う。 この実装方法はaws-xray-sdk-goから借用した。Apache Li
Xournal++ (/ˌzɚnl̟ˌplʌsˈplʌs/) is a hand note-taking software written in C++ with the target of flexibility, functionality and speed. Stroke recognizer and other parts are based on Xournal Code, which you can find at SourceForge. Xournal++ features: Supports pressure-sensitive styluses and digital pen tables (e.g. Wacom, Huion, XP Pen, etc. tablets) Paper backgrounds for note-taking, scratch paper
Latest ksnip version contains following features: Supports Linux (X11, Plasma Wayland, GNOME Wayland and xdg-desktop-portal Wayland), Windows and macOS. Screenshot of a custom rectangular area that can be drawn with mouse cursor. Screenshot of last selected rectangular area without selecting again. Screenshot of the screen/monitor where the mouse cursor is currently located. Screenshot of full-scr
この記事は、温かみのある手作業で swagger-php の annotation を書かなければいけない人向けに、コピペで使えるannotationを提供する目的でまとめます。 単なる key value 表現のannotation 出力例 { "id": "1", "name": "サンプル太郎", "email": "example@hoge.com", "created_at": "2006-04-13T14:12:53+09:00" } /** * @OA\Get( * tags={"Common"}, * path="/api/user", * @OA\Response( * response="200", * description="success", * @OA\JsonContent(ref="#/components/schemas/user_responder")
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Presentify A macOS app that helps you give better presentations, online classes, or video tutorials by letting you annotate any screen, highlight your cursor, and more. Annotate Draw anywhere You can draw on or annotate any screen you wish. Simply select `Annotate` from the menu bar and start scribbling.
I like to follow the kotlinx.coroutines library closely on GitHub. Not really because I have anything to contribute, but because there is so much to learn! Take it’s use of the RequiresOptIn annotation (previously Experimental in Kotlin pre-1.3.70). There are some really nice ways this annotation is used, especially when introducing new library features like Flow and letting you know that parts of
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AI開発工程の半分以上を占めるアノテーション ――はじめに、アノテーションがどのような作業なのか教えてください。 佐藤：アノテーションは、AIがデータを学習（機械学習）してAIモデルをつくるために、画像、テキスト、音声といった非構造化データにラベル付けを行い、教師データを作る工程のことです。 例えば、画像内からネコを判別するAIを考えてみましょう。私たち人間なら当然ネコが写っていることを一目で判別できますよね。しかし、コンピュータにとっては、その画像を見ただけでは何なのか判別できません。 そこで、対象の画像データに対して「この画像のこの座標の範囲はネコだよ」とラベルをつけてあげる作業工程がアノテーションです。こうしてプログラムが正解データを学習していくことで、最終的にネコを判別するAIモデルをつくることができるわけです。 最近では学習データの画像を読み込むだけで、ノーコードでAIモデルを生
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