6 pratiche di etichettatura dei dati per migliorare la pertinenza della ricerca
La pertinenza della ricerca è un fattore critico per migliorare il riconoscimento del marchio e l'esperienza dell'utente. L'etichettatura dei dati può aiutare le aziende a ottenere una migliore pertinenza della ricerca costruendo e addestrando modelli di machine learning per fornire risultati accurati.
Il post del blog discute sei pratiche di etichettatura dei dati per migliorare la pertinenza della ricerca:
- Formazione del valutatore: gli annotatori di dati dovrebbero essere formati per lavorare secondo linee guida rigorose e garantire un'etichettatura dei dati di alta qualità.
- Campionamento delle query: il campionamento delle query aiuta a ridurre al minimo gli errori e garantisce che i dati rappresentativi siano corretti per un set di dati più ampio.
- Progettazione del progetto di etichettatura dei dati: i progetti di etichettatura dei dati dovrebbero avere un flusso di lavoro di progettazione ben definito per suddividere l'enorme compito in attività più piccole e più semplici.
- Estrarre dati diversificati: i dati dovrebbero essere raccolti da varie fonti, garantendo la diversità in termini demografici, lingue, regioni geografiche, gruppi di età e preferenze di ricerca.
- Pulizia del set di dati: la pulizia del set di dati è essenziale per correggere dati errati, danneggiati e formattati in modo errato. Ciò contribuirà a migliorare la precisione del modello AI.
- Eseguire progetti pilota: I progetti pilota sono un ottimo modo per testare l'efficacia delle strategie di etichettatura dei dati e determinare il tempo necessario per completare l'intero progetto.
Il post sul blog evidenzia inoltre l'importanza dell'etichettatura dei dati per la pertinenza della ricerca e come può aiutare le aziende a migliorare lo sviluppo dei prodotti e il processo decisionale.
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https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
