In dem neuesten Gastbeitrag betonte Vatsal Ghiya, CEO und Mitbegründer von Shaip, die Bedeutung der Datenannotation für das Training von Modellen für maschinelles Lernen und teilte auch fünf grundlegende Fragen mit, die man sich stellen sollte, bevor man sich auf die Reise der Datenannotation begibt.
Die wichtigsten Takeaways aus dem Artikel sind:
- Sie sagen, dass Daten das neue Gold sind. Aber nutzen Sie Daten richtig, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, die das Unternehmenswachstum beschleunigen und bessere Modelle für maschinelles Lernen (ML) erstellen können? Vom Mining bis zur Zerkleinerung und Verarbeitung müssen Daten eine Reihe von Schritten durchlaufen, bevor Machine Learning (ML) sie analysiert und in ein identifizierbares Format umgewandelt hat.
- Was die Datenannotation betrifft, hat jede Organisation ihre eigene digitale Strategie, um damit umzugehen. Bevor Sie mit dem Datenkommentierungsprozess beginnen, ist es daher wichtig, einige Überlegungen im Auge zu behalten.
- Diese Schlüsselfragen lauten: Haben Sie Daten, welche Daten müssen annotiert werden, sind genügend Daten vorhanden, wie sauber sind die Daten, benötigen Sie KMUs für die Datenannotation?
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https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/
