A legutóbbi vendégjátékban Vatsal Ghiya vezérigazgatója és a Shaip társalapítója hangsúlyozta az adatfeljegyzések fontosságát a gépi tanulási modellek képzésében, és megosztott öt alapvető kérdést, amelyeket fel kell tenni, mielőtt nekivágnának az adatannotációnak.
A cikk legfontosabb kivonatai:
- Azt mondják, hogy az adatok az új arany. De vajon a megfelelő módon használja az adatokat, hogy olyan kritikus betekintést nyerjen, amely elősegítheti az üzleti növekedés felgyorsítását és jobb gépi tanulási (ML) modellek létrehozását? A bányászattól a zúzásig és feldolgozásig az adatoknak egy sor lépésen kell keresztülmenniük, mielőtt a Machine Learning (ML) elemzi és azonosítható formátumba konvertálja azokat.
- Ami az adatfeljegyzést illeti, minden szervezetnek megvan a saját digitális stratégiája, hogy megbirkózzon vele. Ezért, mielőtt elkezdené az adatjelölési folyamatot, létfontosságú, hogy nyomon kövesse bizonyos szempontokat.
- Ezek a kulcskérdések: vannak-e adatok, milyen adatokat kell annotálni, van-e elegendő adat a kezében, Mennyire tisztaak az adatok, szükség van-e KKV-kra az adatannotációhoz?
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/
