Вацал Гія, серійний підприємець із понад 20-річним досвідом роботи зі штучним інтелектом, поділився основними доповідями про те, як автоматизувати маркування даних у машинному навчанні (ML) у цій останній гостьовій функції.
Ключові висновки зі статті:
- Незалежно від типу системи штучного інтелекту, яка вам потрібна, дані є першочерговими, і це мають бути якісні дані, щоб ви могли отримати точні результати. Як ми бачили, дані величезні, і їх якість повинна підтримуватися, точна обробка обох цих даних є величезним завданням. Ви можете отримати дані з внутрішніх ресурсів, CRM, аналітики, таблиць, цільових сторінок тощо.
- Крім того, дані можна завантажити відповідно до ніші, демографії та сегмента ринку. Є урядові веб-сайти, набори даних Kaggle, архіви тощо. Крім того, щоб підтримувати якість даних, їх потрібно очищати та маркувати відповідними деталями, і саме тут з’явилося машинне навчання.
- Три методи, які можуть автоматизувати моделювання даних у машинному навчанні, це навчання з підкріпленням, контрольоване навчання та неконтрольоване навчання. Використовуючи це навчання, маркування даних можна ефективно автоматизувати в машинному навчанні з точними метадеталі та критичними факторами.
Прочитайте повну статтю тут:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/