V nejnovější funkci pro hosty generální ředitel Vatsal Ghiya a spoluzakladatel společnosti Shaip zdůraznil důležitost anotace dat pro trénování modelů strojového učení a také sdílel pět klíčových základních otázek, které je třeba si položit, než se pustíte do cesty anotací dat.
Klíčové poznatky z článku jsou -
- Říká se, že data jsou nové zlato. Používáte však data správným způsobem k získání kritických poznatků, které mohou pomoci urychlit růst firmy a vytvořit lepší modely strojového učení (ML)? Od těžby po drcení a zpracování musí data projít řadou kroků, než je Machine Learning (ML) analyzuje a převede do formy identifikovatelného formátu.
- Co se týče anotace dat, každá organizace má svou vlastní digitální strategii, jak se s tím vyrovnat. Než začnete s procesem anotace dat, je důležité sledovat určité úvahy.
- Tyto klíčové otázky jsou – máte data, jaká data je třeba anotovat, máte dostatek dat, jak jsou data čistá, potřebujete malé a střední podniky pro anotaci dat?
Přečtěte si celý článek zde:
https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/