Журнал AI - Шаип

Почему текстовые аннотации играют важную роль в разработке моделей машинного обучения?

Ватсал Гия, генеральный директор и соучредитель Shaip, в этой гостевой статье рассказал о ключевой роли текстовых аннотаций и о том, почему каждая отрасль с нетерпением ждет возможности использовать эти инструменты и технологии при разработке моделей машинного обучения.

Ключевой вывод из статьи:

  • Проще говоря, текстовые аннотации касаются конкретных документов, цифровых файлов и даже связанного контента. Как только эти ресурсы будут помечены и помечены, они станут понятными и могут быть развернуты алгоритмами машинного обучения для обучения модели совершенству. Кроме того, текстовые аннотации не следует путать со сбором текстовых данных, поскольку последние представляют собой просто процесс загромождения наборов данных.
  • Чат-боты, голосовые помощники и машинные переводчики неуклонно взрослеют, и в связи с ростом конкуренции организации стремятся развернуть наборы текстовых данных, чтобы сделать их более точными, отзывчивыми и проактивными.
  • В пятерку наиболее эффективных технологий текстовых аннотаций, необходимых для разработки модели машинного обучения, входят аннотации сущностей, классификация текста, связывание сущностей, аннотации настроений и лингвистические аннотации. Чтобы развитие машинного обучения было успешным, организации должны иметь необходимые навыки и ресурсы для анализа и маркировки наборов данных.

Читайте полный текст статьи здесь:

https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/

Социальная Поделиться

Давайте сегодня обсудим ваши требования к данным для обучения ИИ.