Vatsal Ghiya, ein Serienunternehmer mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in KI-Software, hat in diesem neuesten Gastbeitrag einige Keynotes darüber geteilt, wie die Datenkennzeichnung in maschinellem Lernen (ML) automatisiert werden kann.
Key Takeaways aus Artikel sind-
- Unabhängig von der Art des KI-Systems, das Sie benötigen, haben Daten oberste Priorität, und es müssen qualitativ hochwertige Daten sein, damit Sie genaue Ergebnisse erzielen können. Wie wir gesehen haben, ist die Datenmenge riesig und die Qualität sollte beibehalten werden. Die genaue Verarbeitung dieser beiden ist eine Mammutaufgabe. Sie können Daten aus internen Ressourcen, CRM, Analysen, Blättern, Zielseiten und anderen abrufen.
- Außerdem können Daten nach Nische, Demografie und Marktsegment heruntergeladen werden. Es gibt Regierungswebsites, Kaggle-Datensätze, Archive und mehr. Um die Qualität der Daten zu erhalten, müssen sie außerdem bereinigt und mit geeigneten Details gekennzeichnet werden, und genau hier entstand maschinelles Lernen.
- Drei Methoden, die die Datenmodellierung beim maschinellen Lernen automatisieren können, sind Reinforcement Learning, Supervised Learning und Unsupervised Learning. Mit diesem Lernen kann die Datenkennzeichnung beim maschinellen Lernen mit genauen Metadetails und kritischen Faktoren effizient automatisiert werden.
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https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
