Vatsal Ghiya, un antreprenor în serie cu peste 20 de ani de experiență în software-ul AI, a împărtășit câteva note cheie despre cum să automatizezi etichetarea datelor în Machine Learning (ML) în această ultimă funcție pentru invitați.
Principalele concluzii din articol sunt:
- Indiferent de tipul de sistem AI de care aveți nevoie, datele sunt prima prioritate și trebuie să fie date de calitate, astfel încât să puteți obține rezultate precise. După cum am văzut, datele sunt masive și calitatea ar trebui menținută, procesarea cu precizie a ambelor este o sarcină uriașă. Puteți obține date din resurse interne, CRM, analize, foi, pagini de destinație și altele.
- De asemenea, datele pot fi descărcate în funcție de nișă, demografie și segment de piață. Există site-uri web guvernamentale, seturi de date Kaggle, arhive și multe altele. Mai mult, pentru a menține calitatea datelor, acestea trebuie curățate și etichetate cu detalii adecvate și acolo a apărut învățarea automată.
- Trei metode care pot automatiza modelarea datelor în învățarea automată sunt învățarea prin consolidare, învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată. Folosind această învățare, etichetarea datelor poate fi automatizată eficient în învățarea automată cu metadetalii precise și factori critici.
Citeste articolul complet aici:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
