Vatsal Ghiya, יזם סדרתי עם יותר מ-20 שנות ניסיון בתוכנת בינה מלאכותית, שיתף כמה הערות מרכזיות כיצד להפוך את תיוג הנתונים לאוטומטי ב- Machine Learning (ML) בתכונת האורח האחרונה הזו.
נקודות חשובות מהמאמר הן-
- לא משנה איזה סוג של מערכת בינה מלאכותית אתה צריך, הנתונים הם בעדיפות ראשונה והם חייבים להיות נתונים איכותיים כדי שתוכל לקבל תוצאות מדויקות. כפי שראינו הנתונים הם מסיביים ויש לשמור על איכות, עיבוד שניהם בצורה מדויקת הוא משימה אדירה. אתה יכול לקבל נתונים ממשאבים פנימיים, CRM, ניתוח, גיליונות, דפי נחיתה ואחרים.
- כמו כן, ניתן להוריד נתונים לפי נישה, דמוגרפיה ופלח שוק. ישנם אתרי אינטרנט ממשלתיים, מערכי נתונים של Kaggle, ארכיונים ועוד. יתרה מכך, כדי לשמור על איכות הנתונים, יש לנקות אותם ולתייג אותם בפרטים מתאימים, וכאן נוצרה למידת מכונה.
- שלוש שיטות שיכולות להפוך מידול נתונים לאוטומטי בלמידת מכונה הן למידת חיזוק, למידה מפוקחת ולמידה ללא פיקוח. באמצעות למידה זו, תיוג נתונים יכול להיות אוטומטי ביעילות בלמידת מכונה עם פרטי מטא מדויקים וגורמים קריטיים.
קראו את המאמר המלא כאן:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
