6 adatcímkézési gyakorlat a keresés relevanciájának javítására
A keresési relevancia kritikus tényező a márka felismerésének és a felhasználói élmény javításában. Az adatcímkézés segítségével a vállalkozások jobb keresési relevanciát érhetnek el azáltal, hogy pontos eredményeket biztosító gépi tanulási modelleket építenek és tanítanak.
A blogbejegyzés hat adatcímkézési gyakorlatot tárgyal a keresés relevanciájának javítása érdekében:
- Értékelő képzés: Az adatjegyzőket ki kell képezni a szigorú irányelvek betartására és a jó minőségű adatcímkézés biztosítására.
- Lekérdezés mintavétel: A lekérdezés mintavételezése segít minimalizálni a torzítást, és biztosítja, hogy a reprezentatív adatok helyesek legyenek a nagyobb adatkészlethez.
- Adatcímkézési projekt tervezése: Az adatcímkézési projekteknek jól definiált tervezési munkafolyamattal kell rendelkezniük, hogy az óriási feladatot kisebb és egyszerűbb feladatokra bontsák.
- Változatos adatok kinyerése: Az adatokat különböző forrásokból kell gyűjteni, biztosítva a demográfiai adatok, a nyelvek, a földrajzi régiók, a korcsoportok és a keresési beállítások sokféleségét.
- Adatkészlet tisztítás: Az adatkészlet tisztítása elengedhetetlen a hibás, sérült és helytelenül formázott adatok javításához. Ez segít az AI-modell pontosságának javításában.
- Futtasson kísérleti projekteket: A kísérleti projektek nagyszerű lehetőséget kínálnak az adatcímkézési stratégiák hatékonyságának tesztelésére és a teljes projekt befejezéséhez szükséges idő meghatározására.
A blogbejegyzés rávilágít az adatcímkézés fontosságára a keresési relevancia szempontjából, valamint arra, hogy ez hogyan segítheti a vállalkozásokat a termékfejlesztésben és a döntéshozatalban.
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
