6 praktyk w zakresie etykietowania danych poprawiających trafność wyszukiwania
Trafność wyszukiwania jest kluczowym czynnikiem poprawiającym rozpoznawalność marki i wygodę użytkownika. Etykietowanie danych może pomóc firmom w osiągnięciu większej trafności wyszukiwania poprzez budowanie i trenowanie modeli uczenia maszynowego w celu dostarczania dokładnych wyników.
W poście na blogu omówiono sześć praktyk etykietowania danych w celu poprawy trafności wyszukiwania:
- Szkolenie ewaluatorów: Adnotatorzy danych powinni zostać przeszkoleni, aby pracować zgodnie ze ścisłymi wytycznymi i zapewniać wysoką jakość etykietowania danych.
- Próbkowanie zapytań: Próbkowanie zapytań pomaga zminimalizować stronniczość i zapewnia, że reprezentatywne dane są poprawne dla większego zbioru danych.
- Projekt projektu etykietowania danych: Projekty etykietowania danych powinny mieć dobrze zdefiniowany przepływ pracy, pozwalający podzielić ogromne zadanie na mniejsze i prostsze zadania.
- Wyodrębnij zróżnicowane dane: Dane należy zbierać z różnych źródeł, zapewniając różnorodność pod względem demografii, języków, regionów geograficznych, grup wiekowych i preferencji wyszukiwania.
- Czyszczenie zbioru danych: Czyszczenie zbioru danych jest niezbędne, aby naprawić nieprawidłowe, uszkodzone i nieprawidłowo sformatowane dane. Pomoże to poprawić dokładność modelu AI.
- Uruchom projekty pilotażowe: Projekty pilotażowe to świetny sposób na przetestowanie skuteczności strategii etykietowania danych i określenie czasu potrzebnego na ukończenie całego projektu.
W poście na blogu podkreślono także znaczenie etykietowania danych dla trafności wyszukiwania oraz tego, jak może to pomóc firmom usprawnić rozwój produktów i proces decyzyjny.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
