W najnowszym artykule gościnnym Vatsal Ghiya CEO i współzałożyciel Shaip podkreślił znaczenie adnotacji danych w szkoleniu modeli uczenia maszynowego, a także podzielił się pięcioma podstawowymi pytaniami, które należy zadać przed rozpoczęciem przygody z adnotacjami danych.
Kluczowe wnioski z artykułu to:
- Mówią, że dane to nowe złoto. Ale czy używasz danych we właściwy sposób, aby uzyskać krytyczne informacje, które mogą przyspieszyć rozwój firmy i stworzyć lepsze modele uczenia maszynowego (ML)? Od wydobywania po kruszenie i przetwarzanie, dane muszą przejść szereg kroków, zanim Machine Learning (ML) je przeanalizuje i przekształci w formę rozpoznawalnego formatu.
- Jeśli chodzi o adnotacje danych, każda organizacja ma własną strategię cyfrową, aby sobie z tym poradzić. Dlatego przed rozpoczęciem procesu adnotacji danych ważne jest, aby śledzić pewne kwestie.
- Te kluczowe pytania to: czy masz dane, jakie dane należy opatrzyć adnotacjami, czy jest ich wystarczająco dużo, jak czyste są dane, czy potrzebujesz MŚP do opisywania danych?
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/
