Vatsal Ghiya, egy soros vállalkozó, aki több mint 20 éves tapasztalattal rendelkezik a mesterséges intelligencia szoftverek terén, ebben a legújabb vendégfunkcióban megosztott néhány kulcsszót arról, hogyan automatizálható az adatcímkézés a Machine Learning (ML) rendszerben.
A cikk legfontosabb elemei:
- Függetlenül attól, hogy milyen típusú mesterséges intelligencia rendszerre van szüksége, az adatok az elsődlegesek, és minőségi adatoknak kell lenniük, hogy pontos eredményeket kaphasson. Ahogy láttuk, az adatok tömege van, és a minőséget fenn kell tartani, mindkettő pontos feldolgozása óriási feladat. Adatokat kaphat belső erőforrásokból, CRM-ből, elemzésekből, táblázatokból, céloldalakból és egyebekből.
- Ezenkívül az adatok résenként, demográfiai adatokon és piaci szegmensenként is letölthetők. Vannak kormányzati webhelyek, Kaggle-adatkészletek, archívumok és egyebek. Sőt, az adatok minőségének megőrzése érdekében azokat meg kell tisztítani és megfelelő részletekkel felcímkézni, és itt jött létre a gépi tanulás.
- Három módszer, amely automatizálhatja az adatmodellezést a gépi tanulásban: a megerősítéses tanulás, a felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás. Ezzel a tanulással az adatcímkézés hatékonyan automatizálható a gépi tanulásban pontos metarészletekkel és kritikus tényezőkkel.
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
