AI-forum - Shaip

Top 3-methoden voor het automatiseren van gegevenslabeling in machine learning (ML)

Vatsal Ghiya, een seriële ondernemer met meer dan 20 jaar ervaring in AI-software, heeft een keynote gedeeld over het automatiseren van gegevenslabeling in Machine Learning (ML) in deze nieuwste gastfunctie.

Belangrijkste punten uit het artikel zijn-

  • Ongeacht het soort AI-systeem dat u nodig heeft, gegevens zijn de eerste prioriteit en het moeten kwaliteitsgegevens zijn, zodat u nauwkeurige resultaten kunt krijgen. Zoals we hebben gezien, zijn de gegevens enorm en moet de kwaliteit worden gehandhaafd. Het nauwkeurig verwerken van beide is een gigantische taak. U kunt gegevens ophalen uit interne bronnen, CRM, analyses, spreadsheets, bestemmingspagina's en andere.
  • Ook kunnen gegevens worden gedownload per niche, demografie en marktsegment. Er zijn overheidswebsites, Kaggle-datasets, archieven en meer. Om de kwaliteit van gegevens te behouden, moeten ze bovendien worden opgeschoond en gelabeld met de juiste details, en daar is machine learning ontstaan.
  • Drie methoden die gegevensmodellering bij machine learning kunnen automatiseren, zijn versterkend leren, leren onder toezicht en leren zonder toezicht. Met behulp van dit leren kan het labelen van gegevens efficiënt worden geautomatiseerd in machine learning met nauwkeurige metadetails en kritische factoren.

Lees hier het volledige artikel:

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

Sociale Share

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.