<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Архивы Разметка данных - Byte/RE</title>
	<atom:link href="https://bytemag.ru/tag/razmetka-dannyh/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://bytemag.ru/tag/razmetka-dannyh/</link>
	<description>Byte/RE ИТ-издание</description>
	<lastBuildDate>Thu, 04 Sep 2025 12:08:24 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>
	<item>
		<title>Повышение точности ИИ-распознавания русского языка – метод Сбера</title>
		<link>https://bytemag.ru/povyshenie-tochnosti-ii-raspoznavaniya-russkogo-yazyka-metod-sbera-42894/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 27 Aug 2025 12:04:21 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[ML-модели]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Разметка данных]]></category>
		<category><![CDATA[Распознавание/синтез речи (ML SpeechToText / TextToSpeech)]]></category>
		<category><![CDATA[Сбер (Sber / бывш Сбербанк)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=42894</guid>

					<description><![CDATA[<p>По сообщению Сбера, его специалисты нашли способ повысить качество распознавания русского языка искусственным интеллектом (AI). Новый метод предобучения AI-моделей, получивший название HuBERT-CTC, использует целевые переменные из CTC-модели распознавания (Connectionist Temporal Classification). Это позволяет формировать более семантические представления данных, в то время как существующие модели (wav2vec2.0, HuBERT и BEST-RQ) опираются на низкоуровневые акустические переменные. Исследование подробно [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/povyshenie-tochnosti-ii-raspoznavaniya-russkogo-yazyka-metod-sbera-42894/">Повышение точности ИИ-распознавания русского языка – метод Сбера</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Обновленное решение «Юниверс Дата» для управления данными</title>
		<link>https://bytemag.ru/obnovlennoe-reshenie-yunivers-data-dlya-upravleniya-dannymi-38750/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 10 Feb 2025 14:35:44 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных/Big Data]]></category>
		<category><![CDATA[Деловое ПО]]></category>
		<category><![CDATA[Разметка данных]]></category>
		<category><![CDATA[Справочные системы]]></category>
		<category><![CDATA[Управление данными]]></category>
		<category><![CDATA[Юниверс Дата (ГК DIS Group)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=38750</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания «Юниверс Дата», разработчик решений в области управления данными, анонсировала выход новой версии своего продукта – «Юниверс DG» (Data Governance) 2.11. Решение предназначено для выстраивания полного цикла управления данными в организации. Обновление должно упростить сканирование данных из источников и повысить эффективность работы с данными для всех пользователей. Одно из наиболее значимых нововведений – функционал разметки [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/obnovlennoe-reshenie-yunivers-data-dlya-upravleniya-dannymi-38750/">Обновленное решение «Юниверс Дата» для управления данными</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
