Vatsal Ghiya seorang usahawan bersiri dengan pengalaman lebih 20 tahun dalam perisian AI telah berkongsi beberapa kata kunci tentang cara mengautomasikan pelabelan data dalam Pembelajaran Mesin(ML) dalam ciri tetamu terbaharu ini.
Pengambilan Utama daripada Artikel ialah-
- Tidak kira jenis sistem AI yang anda perlukan, data adalah keutamaan pertama dan ia mestilah data yang berkualiti supaya anda boleh mendapatkan hasil yang tepat. Seperti yang telah kita lihat data adalah besar dan kualiti harus dikekalkan, memproses kedua-duanya dengan tepat adalah tugas besar. Anda boleh mendapatkan data daripada sumber dalaman, CRM, analitik, helaian, halaman pendaratan dan lain-lain.
- Selain itu, data boleh dimuat turun mengikut niche, demografi dan segmen pasaran. Terdapat tapak web kerajaan, set data Kaggle, arkib dan banyak lagi. Selain itu, untuk mengekalkan kualiti data, ia perlu dibersihkan dan dilabelkan dengan butiran yang sesuai dan di situlah pembelajaran mesin wujud.
- Tiga kaedah yang boleh mengautomasikan pemodelan data dalam pembelajaran mesin ialah pembelajaran pengukuhan, pembelajaran diselia dan pembelajaran tanpa pengawasan. Menggunakan pembelajaran ini, pelabelan data boleh diautomasikan dengan cekap dalam pembelajaran mesin dengan butiran meta yang tepat dan faktor kritikal.
Baca artikel penuh di sini:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
