6 praktijken voor het labelen van gegevens om de zoekrelevantie te verbeteren
Zoekrelevantie is een cruciale factor bij het verbeteren van merkherkenning en gebruikerservaring. Gegevenslabeling kan bedrijven helpen een betere zoekrelevantie te bereiken door machine learning-modellen te bouwen en te trainen om nauwkeurige resultaten te leveren.
De blogpost bespreekt zes methoden voor het labelen van gegevens om de zoekrelevantie te verbeteren:
- Evaluatie opleiding: Gegevensannotators moeten worden opgeleid om binnen strikte richtlijnen te werken en hoogwaardige gegevenslabels te garanderen.
- Querysteekproef: Querysteekproeven helpen vertekeningen te minimaliseren en zorgen ervoor dat de representatieve gegevens correct zijn voor de grotere dataset.
- Projectontwerp voor gegevenslabeling: Projecten voor het labelen van gegevens moeten een goed gedefinieerde ontwerpworkflow hebben om de gigantische taak op te splitsen in kleinere en eenvoudigere taken.
- Extraheer gediversifieerde gegevens: Gegevens moeten uit verschillende bronnen worden verzameld, om diversiteit in demografische gegevens, talen, geografische regio's, leeftijdsgroepen en zoekvoorkeuren te garanderen.
- Gegevensset opschonen: Het opschonen van gegevenssets is essentieel om onjuiste, beschadigde en onjuist opgemaakte gegevens te herstellen. Dit zal helpen de nauwkeurigheid van het AI-model te verbeteren.
- Voer proefprojecten uit: Proefprojecten zijn een geweldige manier om de doeltreffendheid van de datalabelstrategieën te testen en de tijd te bepalen die nodig is om het hele project te voltooien.
De blogpost benadrukt ook het belang van datalabeling voor de relevantie van zoekopdrachten en hoe dit bedrijven kan helpen de productontwikkeling en besluitvorming te verbeteren.
Lees hier het volledige artikel:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
