标签盒突破客户大奖
关于
与数百个垂直领域的组织合作，使我们认识到是什么使最好的MLOps团队如此成功。它也激励我们创建了Labelbox突破客户奖。其目的是为了表彰那些在愿景(正在解决的挑战)和执行(特别是与数据注释和优化相关)方面都很出色的公司。我们希望这个奖项能够突出那些值得认可的工作，并激励其他人继续改进他们自己的ML操作。
标准
我们创建了一套标准，来衡量哪些客户在moperations中获得了实质性的吸引力，提高了迭代速度，降低了总体成本，并朝着有潜力显著改善我们的世界的突破前进。我们评估了他们是如何围绕Labelbox构建流程的，并与许多人讨论了最佳实践和经验教训。以下是我们发现的这些优秀的ML团队的一些共同点:
建立一个系统来利用数据并提高一致性
以质量为导向
合并自动化以提高效率
处理意想不到的问题
2021年标签盒最大的突破
基因泰克开发突破性的医学图像ML标记工艺
训练深度学习算法来寻找和分类取自真实患者的图像，通常需要精心标记数百甚至数千张医疗图像。基因泰克通过让领域专家就医学图像注释任务培训标签人员团队，彻底改变了他们的ML流程。通过常规标注人员创建注释，然后由专家进行采样和质量审查，基因泰克开发了一种更快、更便宜的方法来创建训练数据，并将他们的救生算法投入生产。乐动体育平台app下载
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