В последней гостевой статье генеральный директор Vatsal Ghiya и соучредитель Shaip подчеркнул важность аннотирования данных для обучения моделей машинного обучения, а также поделился пятью ключевыми фундаментальными вопросами, которые следует задать перед тем, как приступить к аннотированию данных.
Ключевые выводы из статьи:
- Говорят, что данные — это новое золото. Но правильно ли вы используете данные для получения важных сведений, которые могут помочь ускорить рост бизнеса и создать более совершенные модели машинного обучения (ML)? Данные должны пройти ряд этапов, от добычи до дробления и обработки, прежде чем машинное обучение (ML) проанализирует их и преобразует в форму идентифицируемого формата.
- Что касается аннотирования данных, у каждой организации есть своя собственная цифровая стратегия, чтобы справиться с этим. Следовательно, прежде чем приступить к процессу аннотирования данных, очень важно учесть некоторые соображения.
- Вот ключевые вопросы: есть ли у вас данные, какие данные необходимо аннотировать, достаточно ли данных в наличии, насколько чистые данные, нужны ли вам МСП для аннотирования данных?
Читайте полный текст статьи здесь:
https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/
