Vatsal Ghiya, un imprenditore seriale con oltre 20 anni di esperienza nel software AI, ha condiviso alcune note chiave su come automatizzare l'etichettatura dei dati in Machine Learning (ML) in questa ultima funzionalità per gli ospiti.
I punti chiave dell'articolo sono-
- Indipendentemente dal tipo di sistema di intelligenza artificiale di cui hai bisogno, i dati sono la prima priorità e devono essere dati di qualità in modo da poter ottenere risultati accurati. Come abbiamo visto, i dati sono enormi e la qualità dovrebbe essere mantenuta, l'elaborazione accurata di entrambi è un compito immane. Puoi ottenere dati da risorse interne, CRM, analisi, fogli, pagine di destinazione e altro.
- Inoltre, i dati possono essere scaricati in base a nicchia, dati demografici e segmento di mercato. Esistono siti Web governativi, set di dati Kaggle, archivi e altro ancora. Inoltre, per mantenere la qualità dei dati, devono essere puliti ed etichettati con dettagli appropriati ed è qui che è nato il machine learning.
- Tre metodi che possono automatizzare la modellazione dei dati nell'apprendimento automatico sono l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato. Utilizzando questo apprendimento, l'etichettatura dei dati può essere automatizzata in modo efficiente nell'apprendimento automatico con meta dettagli accurati e fattori critici.
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https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
