Vatsal Ghiya, en seriegründer med mer enn 20 års erfaring innen AI-programvare, har delt noen hovedinnlegg om hvordan man automatiserer datamerking i Machine Learning(ML) i denne siste gjestefunksjonen.
Viktige ting fra artikkelen er-
- Uansett hva slags AI-system du trenger, er data førsteprioritet, og det må være kvalitetsdata slik at du kan få nøyaktige resultater. Som vi har sett er data massive og kvalitet bør opprettholdes, å behandle begge disse nøyaktig er en enorm oppgave. Du kan hente data fra interne ressurser, CRM, analyser, ark, landingssider og andre.
- Data kan også lastes ned i henhold til nisje, demografi og markedssegment. Det er offentlige nettsteder, Kaggle-datasett, arkiver og mer. Dessuten, for å opprettholde kvaliteten på dataene, må de renses og merkes med passende detaljer, og det var her maskinlæring ble til.
- Tre metoder som kan automatisere datamodellering i maskinlæring er forsterkende læring, overvåket læring og uovervåket læring. Ved å bruke denne læringen kan datamerking automatiseres effektivt i maskinlæring med nøyaktige metadetaljer og kritiske faktorer.
Les hele artikkelen her:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
