Vatsal Ghiya, administrerende direktør og medgründer av Shaip i denne gjestefunksjonen har snakket om nøkkelrollen til tekstkommentarer og hvorfor hver bransje ser frem til å bruke disse verktøyene og teknologien i utviklingen av ML-modeller.
Nøkkelen fra artikkelen er-
- Med enkle ord handler tekstkommentarer om spesifikke dokumenter, digitale filer og til og med med tilhørende innhold. Når disse ressursene er merket og merket, ble de forståelige og kan distribueres av maskinlæringsalgoritmer for å trene modellen for perfeksjon. Tekstkommentarer må heller ikke forveksles med tekstdatainnsamling, da sistnevnte bare er en prosess for å rote og rydde opp i datasett.
- Chatboter, taleassistenter og maskinoversettere blir stadig voksen, og med høyere konkurranse ønsker organisasjoner å distribuere tekstdatasett for å gjøre det mer nøyaktig og responsivt og proaktivt.
- De 5 mest virkningsfulle tekstannoteringsteknologiene som kreves for å utvikle maskinlæringsmodeller er enhetsannotering, tekstklassifisering, enhetskobling, sentimentkommentar og språklig merknad. For å gjøre utvikling av maskinlæring til en suksess, må organisasjoner ha den rette ferdigheten og ressursen til å analysere og merke datasettene.
Les hele artikkelen her:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
