for AI projects. The book 'Training Data for Machine Learning Human Supervision from Annotation to Data Science Final' provides a comprehensive overview of the importance of training data in the development of successful artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) projects. The author, Anthony Sarkis, a lead engineer for the Diffgram AI training data software, emphasizes the significance of understanding the human side of supervising machines and the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. The book focuses on the adaptation of text for human perception, analysis, and change of approaches to study new technologies, using simplified and accessible language to make complex concepts more understandable. The book begins by highlighting the critical role that training data plays in the success of AI and ML projects. According to Sarkis, most failures in these projects can be attributed to poor training data, which can lead to biased or inaccurate results. He argues that understanding the process of technology evolution is essential for developing effective training data, as it enables individuals to appreciate the need for adaptability and continuous learning. To this end, the book offers practical advice on how to work with and scale training data, providing readers with the tools and processes they need to succeed.

для проектов ИИ. В книге «Training Data for Machine arning Human Supervision from Annotation to Data Science Final» представлен всесторонний обзор важности обучающих данных в развитии успешных проектов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML). Автор, Энтони Саркис (Anthony Sarkis), ведущий инженер программного обеспечения Diffgram AI training data, подчеркивает значимость понимания человеческой стороны контролирующих машин и необходимость персональной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Книга посвящена адаптации текста для человеческого восприятия, анализу и изменению подходов к изучению новых технологий, используя упрощенный и доступный язык, чтобы сделать сложные концепции более понятными. Книга начинается с освещения критической роли, которую играют обучающие данные в успехе проектов AI и ML. По словам Саркиса, большинство неудач в этих проектах можно списать на плохие данные по обучению, что может привести к необъективным или неточным результатам. Он утверждает, что понимание процесса эволюции технологий имеет важное значение для разработки эффективных обучающих данных, поскольку оно позволяет людям оценить необходимость адаптивности и непрерывного обучения. С этой целью книга предлагает практические советы о том, как работать с данными обучения и масштабировать их, предоставляя читателям инструменты и процессы, необходимые для достижения успеха.

pour les projets d'IA. livre « Training Data for Machine arning Human Supervision from Annotation to Data Science Final » présente un aperçu complet de l'importance des données de formation dans le développement de projets d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) réussis. L'auteur, Anthony Sarkis, ingénieur principal du logiciel Diffgram AI Training Data, souligne l'importance de la compréhension du côté humain des machines de contrôle et la nécessité d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. livre traite de l'adaptation du texte à la perception humaine, de l'analyse et de la modification des approches de l'apprentissage des nouvelles technologies, en utilisant un langage simplifié et accessible pour rendre les concepts complexes plus compréhensibles. livre commence par mettre en lumière le rôle crucial joué par les données de formation dans la réussite des projets AI et ML. Selon Sarkis, la plupart des échecs dans ces projets peuvent être attribués à de mauvaises données sur la formation, ce qui peut conduire à des résultats partiaux ou inexacts. Il affirme que la compréhension du processus d'évolution des technologies est essentielle au développement de données d'apprentissage efficaces, car elle permet aux gens d'évaluer le besoin d'adaptation et d'apprentissage continu. À cette fin, le livre offre des conseils pratiques sur la façon de travailler avec les données d'apprentissage et de les mettre à l'échelle en fournissant aux lecteurs les outils et les processus nécessaires pour réussir.

para proyectos de IA. libro «Training Data for Machine arning Human Supervision from Annotation to Data Science Final» ofrece una revisión completa de la importancia de los datos de aprendizaje en el desarrollo de exitosos proyectos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). autor, Anthony Sarkis, ingeniero líder en software de datos de formación de Diffamb AI, destaca la importancia de entender el lado humano de las máquinas de control y la necesidad de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. libro aborda la adaptación del texto a la percepción humana, el análisis y el cambio de enfoques para el estudio de las nuevas tecnologías, utilizando un lenguaje simplificado y accesible para hacer más comprensibles los conceptos complejos. libro comienza destacando el papel crítico que los datos de aprendizaje juegan en el éxito de los proyectos de IA y ML. Según Sarkis, la mayoría de los fracasos en estos proyectos se pueden atribuir a malos datos de aprendizaje, lo que puede conducir a resultados sesgados o inexactos. Sostiene que entender el proceso de evolución de la tecnología es esencial para desarrollar datos de aprendizaje eficaces, ya que permite a las personas evaluar la necesidad de adaptabilidad y aprendizaje continuo. Para ello, el libro ofrece consejos prácticos sobre cómo trabajar con los datos de aprendizaje y escalarlos, proporcionando a los lectores las herramientas y procesos necesarios para alcanzar el éxito.

para projetos de IA. O livro «Training Data for Machine arning Human Supervision from Annotation to Data Science Final» apresenta uma revisão completa da importância dos dados de aprendizagem no desenvolvimento de projetos de inteligência artificial (IA) e aprendizagem automática (ML). O autor, Anthony Sarkis, engenheiro principal de software da Despgram AI training data, ressalta a importância da compreensão do lado humano das máquinas de controle e a necessidade de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico para o desenvolvimento do conhecimento moderno. O livro trata da adaptação do texto para a percepção humana, análise e alteração de abordagens para o estudo de novas tecnologias, usando uma linguagem simplificada e acessível para tornar os conceitos complexos mais compreensíveis. O livro começa com a cobertura do papel crítico que os dados de aprendizagem desempenham no sucesso dos projetos AI e ML. De acordo com Sargis, a maioria dos fracassos nestes projetos podem ser descontados para dados ruins de aprendizagem, o que pode resultar em resultados inoperativos ou imprecisos. Ele afirma que entender a evolução da tecnologia é importante para desenvolver dados de aprendizagem eficientes, porque permite que as pessoas avaliem a necessidade de adaptabilidade e aprendizado contínuo. Para isso, o livro oferece dicas práticas sobre como lidar com os dados de aprendizagem e escalá-los, fornecendo aos leitores as ferramentas e processos necessários para alcançar o sucesso.

per i progetti di IA. Training Data for Machine arning Human Supervision from Annotation to Data Science Final fornisce una panoramica completa dell'importanza dei dati di apprendimento nello sviluppo di progetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico (ML). L'autore, Anthony Sarkis, ingegnere principale del software Differgram AI training data, sottolinea l'importanza della comprensione del lato umano delle macchine di controllo e la necessità di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Il libro è dedicato all'adattamento del testo per la percezione umana, l'analisi e il cambiamento degli approcci allo studio delle nuove tecnologie, utilizzando un linguaggio semplificato e accessibile per rendere più comprensibili i concetti complessi. Il libro inizia con la copertura del ruolo critico svolto dai dati di apprendimento nel successo dei progetti AI e ML. Secondo la Sarkis, la maggior parte dei fallimenti in questi progetti possono essere calcolati come cattivi dati di apprendimento, il che può portare a risultati negativi o imprecisi. Sostiene che comprendere l'evoluzione della tecnologia sia essenziale per sviluppare dati di apprendimento efficaci, in quanto consente alle persone di valutare la necessità di adattabilità e formazione continua. A tal fine, il libro offre suggerimenti pratici su come lavorare e scalare i dati di apprendimento, fornendo ai lettori gli strumenti e i processi necessari per ottenere successo.

für KI-Projekte. Das Buch „Training Data for Machine arning Human Supervision from Annotation to Data Science Final“ gibt einen umfassenden Überblick über die Bedeutung von Trainingsdaten bei der Entwicklung erfolgreicher Projekte für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles rnen (ML). Der Autor Anthony Sarkis, leitender Ingenieur für KI-Trainingssoftware von Diffgram, betont die Bedeutung des Verständnisses der menschlichen Seite von Steuermaschinen und die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Das Buch widmet sich der Anpassung des Textes an die menschliche Wahrnehmung, der Analyse und Veränderung der Ansätze zum Studium neuer Technologien, wobei eine vereinfachte und zugängliche Sprache verwendet wird, um komplexe Konzepte verständlicher zu machen. Das Buch beginnt mit der Hervorhebung der kritischen Rolle, die Trainingsdaten für den Erfolg von AI- und ML-Projekten spielen. Die meisten Misserfolge in diesen Projekten können auf schlechte Trainingsdaten zurückgeführt werden, die zu voreingenommenen oder ungenauen Ergebnissen führen können, sagte Sarkis. Er argumentiert, dass das Verständnis des technologischen Evolutionsprozesses für die Entwicklung effektiver Trainingsdaten unerlässlich ist, da es den Menschen ermöglicht, die Notwendigkeit von Anpassungsfähigkeit und lebenslangem rnen zu bewerten. Zu diesem Zweck bietet das Buch praktische Tipps zum Umgang mit Trainingsdaten und deren Skalierung, um den sern die Werkzeuge und Prozesse zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um erfolgreich zu sein.

dla projektów AI. Książka „Data Training for Machine arning Human Supervision From Adnotation to Data Science Final” zawiera kompleksowy przegląd znaczenia danych szkoleniowych w rozwoju udanych projektów sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Autor, Anthony Sarkis, wiodący inżynier oprogramowania w danych szkoleniowych Diffgram AI, podkreśla znaczenie zrozumienia ludzkiej strony maszyn kontrolujących oraz potrzebę osobistego paradygmatu postrzegania procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy. Książka poświęcona jest dostosowaniu tekstu do ludzkiego postrzegania, analizowaniu i zmienianiu podejść do badań nad nowymi technologiami, wykorzystując uproszczony i dostępny język, aby złożone pojęcia stały się bardziej zrozumiałe. Książka zaczyna się od podkreślenia kluczowej roli, jaką dane szkoleniowe odgrywają w sukcesie projektów AI i ML. Większość niepowodzeń w tych projektach może być ograniczona do słabych danych szkoleniowych, co może prowadzić do stronniczych lub niedokładnych wyników, powiedział Sarkis. Twierdzi, że zrozumienie procesu ewolucji technologii jest niezbędne dla rozwoju efektywnych danych uczenia się, ponieważ pozwala ludziom doceniać potrzebę zdolności adaptacyjnych i ciągłego uczenia się. W tym celu książka oferuje praktyczne porady dotyczące sposobu pracy z danymi uczenia się i ich skali, zapewniając czytelnikom narzędzia i procesy, które muszą odnieść sukces.

לפרויקטים של בינה מלאכותית. הספר Training Data for Machine arning Human Supervision from Annotation to Data Science Final מספק סקירה מקיפה של חשיבותם של נתוני אימון בפיתוח אינטליגנציה מלאכותית מוצלחת (AI) ומיזמי למידת מכונה (ML). המחבר, אנתוני סארקיס, מהנדס תוכנה מוביל בנתוני הדרכה של Diffgram AI, מדגיש את החשיבות של הבנת הצד האנושי של מכונות שליטה ואת הצורך בפרדיגמה אישית לתפיסת התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני. הספר מוקדש להתאמת הטקסט לתפיסה האנושית, ניתוח ושינוי גישות לחקר טכנולוגיות חדשות, שימוש בשפה מפושטת ונגישה כדי להפוך מושגים מורכבים למובנים יותר. הספר מתחיל על ידי הדגשת התפקיד הקריטי שנתוני אימון ממלאים בהצלחת פרויקטי אל-איי ו-ML. רוב הכשלונות בפרוייקטים אלה יכולים להגיע לנתוני אימון גרועים, מה שעלול להוביל לתוצאות מוטות או לא מדויקות, אמר סרקיס. הוא טוען כי הבנת תהליך האבולוציה הטכנולוגית חיונית להתפתחות נתוני למידה יעילים משום שהיא מאפשרת לאנשים להעריך את הצורך בהתאמה ולמידה מתמשכת. לשם כך, הספר מציע עצות מעשיות כיצד לעבוד עם מידע למידה בקנה מידה, ומספק לקוראים את הכלים והתהליכים הדרושים להם כדי להצליח.''

AI projeleri için. "Training Data for Machine arning Human Supervision from Annotation to Data Science Final" kitabı, başarılı yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) projelerinin geliştirilmesinde eğitim verilerinin önemine dair kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Diffgram AI eğitim verilerinde önde gelen bir yazılım mühendisi olan yazar Anthony Sarkis, kontrol makinelerinin insan tarafını anlamanın önemini ve modern bilgiyi geliştirmenin teknolojik sürecini algılamak için kişisel bir paradigma ihtiyacını vurgulamaktadır. Kitap, metni insan algısı için uyarlamaya, yeni teknolojilerin incelenmesine yönelik yaklaşımları analiz etmeye ve değiştirmeye, karmaşık kavramları daha anlaşılır hale getirmek için basitleştirilmiş ve erişilebilir bir dil kullanmaya ayrılmıştır. Kitap, eğitim verilerinin AI ve ML projelerinin başarısında oynadığı kritik rolü vurgulayarak başlıyor. Sarkis, bu projelerdeki başarısızlıkların çoğunun, önyargılı veya yanlış sonuçlara yol açabilecek zayıf eğitim verilerine bağlanabileceğini söyledi. Teknoloji evrimi sürecini anlamanın, etkili öğrenme verilerinin geliştirilmesi için gerekli olduğunu, çünkü insanların uyarlanabilirlik ve sürekli öğrenme ihtiyacını takdir etmelerini sağladığını savunuyor. Bu amaçla, kitap, öğrenme verileriyle nasıl çalışılacağı ve ölçeklendirileceği konusunda pratik tavsiyeler sunar ve okuyuculara başarılı olmak için ihtiyaç duydukları araçları ve süreçleri sağlar.

لمشاريع الذكاء الاصطناعي. يقدم كتاب «بيانات التدريب على الإشراف البشري على التعلم الآلي من التعليق إلى نهائي علوم البيانات» نظرة عامة شاملة على أهمية البيانات التدريبية في تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الناجحة (ML). يؤكد المؤلف، أنتوني سركيس، مهندس برمجيات رائد في بيانات تدريب Diffgram AI، على أهمية فهم الجانب البشري للتحكم في الآلات والحاجة إلى نموذج شخصي لإدراك العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. يخصص الكتاب لتكييف النص للإدراك البشري، وتحليل وتغيير مناهج دراسة التقنيات الجديدة، باستخدام لغة مبسطة ويمكن الوصول إليها لجعل المفاهيم المعقدة أكثر قابلية للفهم. يبدأ الكتاب بتسليط الضوء على الدور الحاسم الذي تلعبه بيانات التدريب في نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي و ML. قال سركيس إن معظم الإخفاقات في هذه المشاريع يمكن أن ترجع إلى بيانات التدريب السيئة، والتي يمكن أن تؤدي إلى نتائج متحيزة أو غير دقيقة. يجادل بأن فهم عملية تطور التكنولوجيا أمر ضروري لتطوير بيانات التعلم الفعالة لأنها تسمح للناس بتقدير الحاجة إلى القدرة على التكيف والتعلم المستمر. ولهذه الغاية، يقدم الكتاب نصائح عملية حول كيفية العمل مع بيانات التعلم وتوسيع نطاقها، وتزويد القراء بالأدوات والعمليات التي يحتاجون إليها للنجاح.

AI 프로젝트 용. "기계 학습 인간 감독을위한 교육 데이터" 책은 성공적인 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 프로젝트 개발에서 훈련 데이터의 중요성에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. Diffgram AI 교육 데이터의 주요 소프트웨어 엔지니어 인 Anthony Sarkis는 제어 기계의 인간 측면을 이해하는 것의 중요성과 현대 지식 개발의 기술 프로세스를 인식하기위한 개인 패러다임의 필요성을 강조합니다. 이 책은 복잡한 개념을보다 이해하기 위해 단순화되고 접근 가능한 언어를 사용하여 인간의 인식을위한 텍스트를 조정하고, 새로운 기술 연구에 대한 접근 방식을 분석하고 변경하는 데 전념하고 있 이 책은 AI 및 ML 프로젝트의 성공에서 데이터 교육이 수행하는 중요한 역할을 강조함으로써 시작됩니다. Sarkis는이 프로젝트의 대부분의 실패는 교육 데이터가 열악하여 편향되거나 부정확 한 결과를 초래할 수 있다고 말했다. 그는 기술 진화 과정을 이해하는 것이 사람들이 적응성과 지속적인 학습의 필요성을 이해할 수 있기 때문에 효과적인 학습 데이터 개발에 필수적이라고 주장합니다. 이를 위해이 책은 학습 데이터를 다루고 확장하는 방법에 대한 실질적인 조언을 제공하여 독자에게 성공하는 데 필요한 도구와 프로세스를 제공합니다.

AIプロジェクトのための|。本「注釈からデータサイエンスへの人間の監督のための機械学習のためのトレーニングデータ」成功した人工知能（AI）と機械学習（ML）プロジェクトの開発におけるデータの訓練の重要性の包括的な概要を提供しています。著者であるDiffgram AIトレーニングデータの大手ソフトウェアエンジニアであるAnthony Sarkisは、機械を制御する人間の側面を理解することの重要性と、現代の知識を開発する技術プロセスを認識するための個人的なパラダイムの必要性を強調しています。本は、複雑な概念をより理解しやすくするために、簡略化されたアクセス可能な言語を使用して、人間の知覚にテキストを適応させ、新しい技術の研究へのアプローチを分析し、変化させることに専念しています。この本は、AIとMLプロジェクトの成功においてデータを訓練する重要な役割を強調することから始まります。これらのプロジェクトのほとんどの失敗は、トレーニングデータの不備までチョークすることができ、バイアスまたは不正確な結果につながる可能性があるとSarkis氏は述べています。彼は、技術進化のプロセスを理解することは、人々が適応性と継続的な学習の必要性を理解することができるので、効果的な学習データの開発に不可欠であると主張しています。この目的のために、本は学習データの操作方法とスケーラビリティに関する実践的なアドバイスを提供し、読者に彼らが成功するために必要なツールとプロセスを提供します。

「Mange ta Main」情節-呼籲研究和理解技術演變在迷人的小說「Mange ta Main」中，作者［作者姓名］巧妙地將技術，愛情和自我發現的主題編織在一起，以創造令人興奮的敘述，挑戰讀者重新思考他們對周圍世界的理解。背景是一個未來派社會，技術達到了新的高度，故事講述了三個個人的旅程，他們在快速變化的世界中駕馭著人類聯系的復雜性。故事的核心是Mme Zonzon，一個已經結婚七次的女人，現在正努力調和她過去的關系和目前的願望。在為第八次婚姻做準備時，她發現自己陷入了迷人的波克（Pouke）和神秘的公主（Princess）之間，後者代表了她輕時的老式價值觀，體現了現代自由和自我表達的理想。與此同時，王子體重增加，無法再穿上自己的鞋子，他正在努力尋找自己在一個重視外表而不是真實性格的世界中的位置。當角色與個人惡魔搏鬥時，他們還必須與不斷發展的技術格局作鬥爭，這種技術格局有可能吞噬他們的生命。