În cea mai recentă caracteristică pentru invitați, CEO-ul și cofondatorul Shaip Vatsal Ghiya a subliniat importanța adnotării datelor pentru formarea modelelor de învățare automată și a împărtășit, de asemenea, cinci întrebări fundamentale cheie pe care trebuie să le puneți înainte de a începe călătoria adnotării datelor.
Principalele concluzii din articol sunt:
- Ei spun că datele sunt noul aur. Dar utilizați datele în mod corect pentru a obține informații critice care pot ajuta la accelerarea creșterii afacerii și la crearea unor modele de învățare automată (ML) mai bune? De la exploatare până la zdrobire și procesare, datele trebuie să treacă prin o serie de pași înainte ca Machine Learning (ML) să le analizeze și să le transforme în forma unui format identificabil.
- În ceea ce privește adnotarea datelor, fiecare organizație are propria strategie digitală pentru a face față acesteia. Prin urmare, înainte de a începe cu procesul de adnotare a datelor, este vital să țineți evidența unor considerații.
- Aceste întrebări cheie sunt: aveți date, ce date trebuie adnotate, sunt suficiente date în mână, cât de curate sunt datele, aveți nevoie de IMM-uri pentru adnotarea datelor?
Citeste articolul complet aici:
https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/
