Στο τελευταίο χαρακτηριστικό επισκέπτη, ο Διευθύνων Σύμβουλος του Vatsal Ghiya και συνιδρυτής της Shaip τόνισε τη σημασία του σχολιασμού δεδομένων για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης και μοιράστηκε επίσης πέντε βασικές θεμελιώδεις ερωτήσεις που πρέπει να κάνετε πριν ξεκινήσετε το ταξίδι σχολιασμού δεδομένων.
Τα βασικά σημεία από το άρθρο είναι-
- Λένε ότι τα δεδομένα είναι ο νέος χρυσός. Χρησιμοποιείτε όμως τα δεδομένα με τον σωστό τρόπο για να αποκτήσετε κρίσιμες πληροφορίες που μπορούν να βοηθήσουν στην επιτάχυνση της επιχειρηματικής ανάπτυξης και στη δημιουργία καλύτερων μοντέλων Μηχανικής εκμάθησης (ML); Από την εξόρυξη έως τη σύνθλιψη και την επεξεργασία, τα δεδομένα πρέπει να υποβληθούν σε μια σειρά βημάτων προτού η Μηχανική Μάθηση (ML) τα αναλύσει και τα μετατρέψει σε μορφή αναγνωρίσιμης μορφής.
- Όσον αφορά τον σχολιασμό δεδομένων, κάθε οργανισμός έχει τη δική του ψηφιακή στρατηγική για να τον αντιμετωπίσει. Ως εκ τούτου, πριν ξεκινήσετε με τη διαδικασία σχολιασμού δεδομένων, είναι ζωτικής σημασίας να παρακολουθείτε κάποια εκτίμηση.
- Αυτές οι βασικές ερωτήσεις είναι: έχετε δεδομένα, ποια δεδομένα πρέπει να σχολιαστούν, υπάρχουν αρκετά δεδομένα, Πόσο καθαρά είναι τα δεδομένα, χρειάζεστε ΜΜΕ για σχολιασμό δεδομένων;
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/
