6 נוהלי תיוג נתונים לשיפור רלוונטיות החיפוש
רלוונטיות החיפוש היא גורם קריטי בשיפור זיהוי המותג וחווית המשתמש. תיוג נתונים יכול לעזור לעסקים להשיג רלוונטיות טובה יותר לחיפוש על ידי בנייה והדרכה של מודלים של למידת מכונה כדי לספק תוצאות מדויקות.
הפוסט בבלוג דן בשש נוהלי תיוג נתונים כדי לשפר את רלוונטיות החיפוש:
- הכשרת מעריכים: יש להכשיר את כותבי הנתונים לעבוד במסגרת הנחיות קפדניות ולהבטיח תיוג נתונים באיכות גבוהה.
- דגימת שאילתות: דגימת שאילתות עוזרת למזער הטיה ומבטיחה שהנתונים המייצגים נכונים עבור מערך הנתונים הגדול יותר.
- עיצוב פרויקט תיוג נתונים: פרוייקטים של תיוג נתונים צריכים להיות בעלי זרימת עבודה עיצובית מוגדרת היטב כדי לפרק את המשימה העצומה למשימות קטנות ופשוטות יותר.
- חילוץ נתונים מגוונים: יש לאסוף נתונים ממקורות שונים, תוך הבטחת גיוון בדמוגרפיה, בשפות, באזורים גיאוגרפיים, בקבוצות גיל ובהעדפות חיפוש.
- ניקוי מערכי נתונים: ניקוי מערכי נתונים חיוני כדי לתקן נתונים שגויים, פגומים ופורמטים שגויים. זה יעזור לשפר את הדיוק של מודל הבינה המלאכותית.
- הפעלת פרויקטי פיילוט: פרויקטי פיילוט הם דרך מצוינת לבדוק את היעילות של אסטרטגיות תיוג הנתונים ולקבוע את הזמן הנדרש להשלמת הפרויקט כולו.
הפוסט בבלוג מדגיש גם את החשיבות של תיוג נתונים לרלוונטיות לחיפוש וכיצד הוא יכול לעזור לעסקים לשפר את פיתוח המוצר וקבלת ההחלטות.
קראו את המאמר המלא כאן:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
