• ClipSaver
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Documenting ML Datasets for Responsible Reuse | AI Data Chats скачать в хорошем качестве

Documenting ML Datasets for Responsible Reuse | AI Data Chats 3 месяца назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Documenting ML Datasets for Responsible Reuse | AI Data Chats
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Documenting ML Datasets for Responsible Reuse | AI Data Chats в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Documenting ML Datasets for Responsible Reuse | AI Data Chats или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Documenting ML Datasets for Responsible Reuse | AI Data Chats в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Documenting ML Datasets for Responsible Reuse | AI Data Chats

In this episode of AI Data Chats, we are joined by Elena Simperl, professor of computer science at King's College London and director of research at the Open Data Institute. Elena discusses the importance of better tools and documentation resources for data, such as Croissant, a community-developed metadata vocabulary for ML datasets. Croissant’s machine-readable format enables important outcomes in practice like data interoperability, conditional access and responsible AI at scale. 🥐 Learn more about Elena’s work on Croissant at the ML Commons project page, where you can also apply to join the working group: https://mlcommons.org/working-groups/... If you have any comments or would like to suggest a speaker, reach out to us at [email protected].

Comments

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5