Vatsal Ghiya, sériový podnikatel s více než 20 lety zkušeností se softwarem AI, se v této nejnovější funkci pro hosty podělil o klíčovou poznámku o tom, jak automatizovat označování dat ve strojovém učení (ML).
Klíčové poznatky z článku jsou -
- Bez ohledu na druh systému umělé inteligence, který potřebujete, data jsou na prvním místě a musí to být kvalitní data, abyste získali přesné výsledky. Jak jsme viděli, data jsou masivní a kvalita by měla být zachována, jejich přesné zpracování je mamutí úkol. Můžete získat data z interních zdrojů, CRM, analytiky, tabulek, vstupních stránek a dalších.
- Data lze také stahovat podle výklenku, demografie a segmentu trhu. Existují vládní webové stránky, datové sady Kaggle, archivy a další. Navíc, aby byla zachována kvalita dat, musí být vyčištěna a označena příslušnými detaily, a to je místo, kde strojové učení vzniklo.
- Tři metody, které mohou automatizovat datové modelování ve strojovém učení, jsou zesílené učení, učení pod dohledem a učení bez dozoru. Pomocí tohoto učení lze označování dat efektivně automatizovat ve strojovém učení s přesnými meta detaily a kritickými faktory.
Přečtěte si celý článek zde:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
