AI-forum - Shaip

De tre bästa metoderna för att automatisera datamärkning i maskininlärning (ML)

Vatsal Ghiya, en serieentreprenör med mer än 20 års erfarenhet av AI-mjukvara, har delat med sig av en keynote om hur man automatiserar datamärkning i Machine Learning(ML) i den här senaste gästfunktionen.

Viktiga tips från artikeln är-

  • Oavsett vilken typ av AI-system du behöver är data första prioritet och det måste vara kvalitetsdata så att du kan få korrekta resultat. Som vi har sett är data enorma och kvalitet bör upprätthållas, att bearbeta båda dessa korrekt är en enorm uppgift. Du kan hämta data från interna resurser, CRM, analyser, ark, målsidor och andra.
  • Data kan också laddas ner per nisch, demografi och marknadssegment. Det finns statliga webbplatser, Kaggle-datauppsättningar, arkiv och mer. Dessutom, för att upprätthålla kvaliteten på data, måste den rengöras och märkas med lämpliga detaljer och det var där maskininlärning kom till.
  • Tre metoder som kan automatisera datamodellering i maskininlärning är förstärkningsinlärning, övervakad inlärning och oövervakad inlärning. Med hjälp av denna inlärning kan datamärkning automatiseras effektivt i maskininlärning med exakta metadetaljer och kritiska faktorer.

Läs hela artikeln här:

https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/

Social Dela

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.