Vatsal Ghiya, seryjny przedsiębiorca z ponad 20-letnim doświadczeniem w oprogramowaniu AI, podzielił się kilkoma myślami na temat automatyzacji etykietowania danych w uczeniu maszynowym (ML) w tej najnowszej funkcji gościnnej.
Kluczowe wnioski z artykułu to:
- Bez względu na to, jakiego rodzaju systemu sztucznej inteligencji potrzebujesz, dane są priorytetem i muszą to być dane wysokiej jakości, abyś mógł uzyskać dokładne wyniki. Jak widzieliśmy, dane są ogromne, a ich jakość powinna być utrzymywana, dokładne przetwarzanie obu tych danych jest gigantycznym zadaniem. Możesz pozyskiwać dane z zasobów wewnętrznych, CRM, analityki, arkuszy, stron docelowych i innych.
- Ponadto dane można pobierać według niszy, danych demograficznych i segmentu rynku. Istnieją rządowe strony internetowe, zbiory danych Kaggle, archiwa i wiele innych. Ponadto, aby zachować jakość danych, należy je czyścić i opatrywać odpowiednimi szczegółami i tak narodziło się uczenie maszynowe.
- Trzy metody, które mogą zautomatyzować modelowanie danych w uczeniu maszynowym, to uczenie ze wzmocnieniem, uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane. Korzystając z tej wiedzy, etykietowanie danych można wydajnie zautomatyzować w uczeniu maszynowym z dokładnymi metaszczegółami i czynnikami krytycznymi.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
