Skip to main content

අභිජනන මධ්‍යස්ථානය

Uber AI Solutions කණ්ඩායම කෙසේ උසස් තත්ත්වයේ දත්ත ලේබල් කිරීම, නිෂ්පාදන පරීක්ෂා කිරීම සහ ජනන AI යෙදුම්, AI/ML, LLMs, ADAS, සිතියම්කරණය, NLP, AR/VR, පරිගණක දෘශ්‍යය, රොබෝටිකා සහ තවත් බොහෝ ක්ෂේත්‍ර සඳහා ස්ථානීය කිරීම සිදු කරන ආකාරය පිළිබඳ අභ්‍යන්තරයෙන් සොයා බලන්න.

විශේෂාංගගත ලිපි

ප්‍රමුඛ AI සමාගම් තම ආදර්ශයන් අසංවිධානාත්මක පරිසරයන්හි විශ්වාසවන්ත ලෙස ක්‍රියා කරන බව සහතික කිරීම සඳහා Human-in-the-Loop (HITL) වලංගු කිරීම වෙත මොකද හැරෙන්නේදැයි බලන්න.

මෙම මාර්ගෝපදේශය තුළ ජනන AI හි දත්ත ලේබල් කිරීමේ වැදගත්කම, ලේබල් කිරීම අවශ්‍ය දත්ත වර්ග සහ නිවැරදිව ලේබල් කිරීමෙන් ඔබේ AI ආදර්ශයන්ගේ නිර්මාණාත්මක හැකියාවන් වැඩිදියුණු කරගැනීම පිළිබඳ විස්තර කරනු ඇත.

භෞතික AI තවත් සංකීර්ණ වන තරමට, එහි දත්ත නළයද එසේම සංකීර්ණ වේ. රොබෝටික් හා ස්වයංක්‍රීය පද්ධති කැමරා, ලයිඩාර්, රේඩාර්, IMU සහ GPS සංවේදකයන්ගෙන් ලැබෙන ආදාන තේරුම් ගැනීමට — බොහෝවිට සැබෑ කාලීනව — සිදු කළ යුතුය. මෙයයි 3D සංවේදක ඒකාබද්ධ ලේබල් කිරීම මෙහෙයුම් සඳහා අත්‍යවශ්‍ය වන තැන.

සම්පත් මාතෘකා අනාවරණය කරන්න

ලිපිය

නියෝජිත AI + උත්පාදක AI: Next article වෘත්තීය සමිති තීරණ ගැනීමේ සූදානමක්

ලිපිය

Agentic AI හි විශ්වාසය ගොඩනැගීම: පාලනය, පක්ෂග්රාහී අවම කිරීම, සහ පරිමාණ වගකිව යුතු AI

ලිපිය

ස්වයංක්රීයකරණය සිට ස්වයංක්රීයකරණය දක්වා: Agentic AI 2025 දී ව් යවසාය කාර්ය ප් රවාහයන් නැවත හැඩගස්වන්නේ කෙසේද

ලිපිය

පරිමාණයේ නියෝජිත AI පද්ධති ගොඩනැගීම සඳහා ව්යවසාය රාමු

ලිපිය

නියෝජිත AI Tech Stack: 2026 දී ව් යාපාරවලට පරිමාණ දරුකමට හදා ගැනීමට අවශ් ය වන්නේ කුමක්ද?

ලිපිය

ඒජන්තවරයෙකුගේ කාර්යභාරය: වේගවත් කාලය-කිරීමට වෙළෙඳපොළ, අඩු වියදම්, උසස් තත්ත්වයේ

කර්මාන්ත එක් පේජර්

උත්පාදක AI සඳහා Uber AI විසඳුම්

මාර්ගෝපදේශය

ඊ-වාණිජ්යය AI: නවෝත්පාදනය සහ වර්ධනය මෙහෙයවීම

මාර්ගෝපදේශය

LLM සහ AI ආකෘති පරීක්ෂා කිරීම සහ ඇගයීම

කර්මාන්ත එක් පේජර්

Uber AI විසඳුම් වාහන හා ස්වයංක්‍රීය වාහන සඳහා

ලිපිය

දත්ත විශ්ලේෂණය යනු කුමක්ද? හැදින්වීමක්

මාර්ගෝපදේශය

HUMAN IN THE LOPE යනු කුමක්ද?

1