Ο Vatsal Ghiya, ένας σειριακός επιχειρηματίας με περισσότερα από 20 χρόνια εμπειρίας στο λογισμικό τεχνητής νοημοσύνης, μοιράστηκε μερικά βασικά σημεία σχετικά με τον τρόπο αυτοματοποίησης της επισήμανσης δεδομένων στο Machine Learning (ML) σε αυτήν την πιο πρόσφατη λειτουργία επισκέπτη.
Βασικά σημεία από το άρθρο είναι-
- Ανεξάρτητα από το είδος του συστήματος AI που χρειάζεστε, τα δεδομένα είναι η πρώτη προτεραιότητα και πρέπει να είναι ποιοτικά δεδομένα, ώστε να μπορείτε να έχετε ακριβή αποτελέσματα. Όπως είδαμε τα δεδομένα είναι τεράστια και η ποιότητα θα πρέπει να διατηρηθεί, η επεξεργασία και των δύο με ακρίβεια είναι μια δουλειά-μαμούθ. Μπορείτε να λάβετε δεδομένα από εσωτερικούς πόρους, CRM, αναλυτικά στοιχεία, φύλλα, σελίδες προορισμού και άλλα.
- Επίσης, τα δεδομένα μπορούν να ληφθούν ανάλογα με τη θέση, τα δημογραφικά στοιχεία και το τμήμα αγοράς. Υπάρχουν κυβερνητικοί ιστότοποι, σύνολα δεδομένων Kaggle, αρχεία και πολλά άλλα. Επιπλέον, για να διατηρηθεί η ποιότητα των δεδομένων, πρέπει να καθαριστούν και να επισημανθούν με τις κατάλληλες λεπτομέρειες και εκεί δημιουργήθηκε η μηχανική μάθηση.
- Τρεις μέθοδοι που μπορούν να αυτοματοποιήσουν τη μοντελοποίηση δεδομένων στη μηχανική μάθηση είναι η ενισχυτική μάθηση, η εποπτευόμενη μάθηση και η μάθηση χωρίς επίβλεψη. Χρησιμοποιώντας αυτήν την εκμάθηση, η επισήμανση δεδομένων μπορεί να αυτοματοποιηθεί αποτελεσματικά στη μηχανική εκμάθηση με ακριβείς μετα-λεπτομέρειες και κρίσιμους παράγοντες.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
