Manejar documentos como IOU puede parecer un desafío, especialmente si estás trabajando con este tipo por primera vez. A veces, una pequeña edición puede crear un gran dolor de cabeza cuando no sabes cómo manejar el formato y evitar hacer un caos del proceso. Cuando se te asigna cambiar la fórmula en IOU, siempre puedes hacer uso de un software de edición de imágenes. Otras personas pueden optar por un editor de texto convencional pero se quedan atascadas cuando se les pide reformatear. Con DocHub, sin embargo, manejar un IOU no es más difícil que editar un archivo en cualquier otro formato.
Prueba DocHub para una edición de documentos rápida y productiva, independientemente del formato de archivo que tengas en tus manos o del tipo de documento que necesites corregir. Esta solución de software es en línea, accesible desde cualquier navegador con una conexión a internet estable. Modifica tu IOU justo cuando lo abres. Hemos desarrollado la interfaz para que incluso los usuarios sin experiencia previa puedan hacer fácilmente todo lo que necesitan. Optimiza la edición de tus formularios con una solución simplificada para casi cualquier tipo de documento.
Tratar con diferentes tipos de documentos no debe sentirse como ciencia espacial. Para optimizar tu tiempo de edición de documentos, necesitas una solución rápida como DocHub. Maneja más con todas nuestras herramientas al alcance de tu mano.
hola chicos, soy shrini y en este video hablemos de la mejor manera de evaluar la segmentación semántica y, por supuesto, vamos a usar el enfoque de intersección sobre unión. ahora espero que sepas qué es la segmentación semántica, si no, estás desperdiciando tu tiempo viendo este video. ahora, solo un recordatorio rápido, la segmentación semántica se refiere a clasificar píxeles individuales en lugar de clasificar una imagen como un gato o un perro, pero en este caso estamos clasificando píxeles individuales que pertenecen a un gato o un perro. en este ejemplo, solo te muestro una muestra de roca que muestra diferentes minerales en la roca, pero esto es lo que es la segmentación semántica. ahora, ¿por qué, qué hay de malo con la precisión, verdad? quiero decir, usamos scikit learn.metrics y desde metrics normalmente importamos nuestra precisión que realmente mira nuestra predicción y nuestra verdad de base y luego nos da la precisión, pero el problema es que no es una buena métrica si tienes un desequilibrio de clases, lo que sucede cuando tienes problemas de múltiples clases en la vida real, así que inexactitud.
