AI-foorumi - Shaip

3 parasta menetelmää tietojen merkitsemisen automatisoimiseksi koneoppimisessa (ML)

Vatsal Ghiya, sarjayrittäjä, jolla on yli 20 vuoden kokemus tekoälyohjelmistoista, on jakanut tässä uusimmassa vierasominaisuudessa pääpuheen siitä, kuinka koneoppimisen (ML) tietojen merkitseminen automatisoidaan.

Tärkeimmät poiminta artikkelista ovat -

  • Riippumatta siitä, millaista tekoälyjärjestelmää tarvitset, tiedot ovat ensisijaisia, ja niiden on oltava laadukkaita, jotta voit saada tarkkoja tuloksia. Kuten olemme nähneet, dataa on valtavasti ja laatua tulee säilyttää, molempien tarkka käsittely on äärimmäinen tehtävä. Voit saada tietoja sisäisistä resursseista, CRM:stä, analytiikasta, taulukoista, aloitussivuista ja muista.
  • Tietoja voidaan myös ladata markkinaraon, väestörakenteen ja markkinasegmentin mukaan. Siellä on hallituksen verkkosivustoja, Kaggle-tietosarjoja, arkistoja ja paljon muuta. Lisäksi tietojen laadun ylläpitämiseksi se on puhdistettava ja merkittävä asianmukaisilla yksityiskohdilla, ja sieltä koneoppiminen syntyi.
  • Kolme menetelmää, jotka voivat automatisoida datamallinnuksen koneoppimisessa, ovat vahvistusoppiminen, ohjattu oppiminen ja ohjaamaton oppiminen. Tämän oppimisen avulla tietojen merkitseminen voidaan automatisoida tehokkaasti koneoppimisessa tarkkojen metatietojen ja kriittisten tekijöiden avulla.

Lue koko artikkeli:

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

Sosiaalinen osuus

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.