Ватсал Гия, серийный предприниматель с более чем 20-летним опытом работы с программным обеспечением для искусственного интеллекта, поделился некоторыми основными докладами о том, как автоматизировать маркировку данных в машинном обучении (ML) в этой последней гостевой функции.
Основные выводы из статьи:
- Независимо от того, какая система ИИ вам нужна, данные являются первоочередной задачей, и это должны быть качественные данные, чтобы вы могли получать точные результаты. Поскольку мы видели, что данные огромны, и качество должно поддерживаться, их точная обработка является гигантской задачей. Вы можете получить данные из внутренних ресурсов, CRM, аналитики, таблиц, лендингов и других.
- Кроме того, данные можно загрузить по нише, демографии и сегменту рынка. Существуют правительственные веб-сайты, наборы данных Kaggle, архивы и многое другое. Более того, чтобы поддерживать качество данных, их необходимо очищать и маркировать соответствующими деталями, и именно здесь появилось машинное обучение.
- Три метода, которые могут автоматизировать моделирование данных в машинном обучении, — это обучение с подкреплением, обучение с учителем и обучение без учителя. Используя это обучение, можно эффективно автоматизировать маркировку данных в машинном обучении с точными метаданными и критическими факторами.
Читайте полный текст статьи здесь:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
