Vatsal Ghiya ผู้ประกอบการต่อเนื่องที่มีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในซอฟต์แวร์ AI ได้แบ่งปันประเด็นสำคัญบางประการเกี่ยวกับวิธีการติดฉลากข้อมูลอัตโนมัติใน Machine Learning (ML) ในฟีเจอร์ผู้เยี่ยมชมล่าสุดนี้
ประเด็นสำคัญจากบทความคือ -
- ไม่ว่าคุณต้องการระบบ AI ประเภทใด ข้อมูลคือสิ่งสำคัญอันดับแรกและต้องเป็นข้อมูลที่มีคุณภาพเพื่อให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่แม่นยำ เนื่องจากเราเห็นว่าข้อมูลมีจำนวนมากและควรรักษาคุณภาพไว้ การประมวลผลทั้งสองอย่างนี้อย่างแม่นยำจึงเป็นงานที่มหึมา คุณสามารถรับข้อมูลจากทรัพยากรภายใน, CRM, การวิเคราะห์, ชีต, แลนดิ้งเพจ และอื่นๆ
- นอกจากนี้ยังสามารถดาวน์โหลดข้อมูลตามช่อง ข้อมูลประชากร และส่วนตลาดได้อีกด้วย มีเว็บไซต์ของรัฐบาล ชุดข้อมูล Kaggle เอกสารสำคัญ และอื่นๆ ยิ่งไปกว่านั้น เพื่อรักษาคุณภาพของข้อมูล จำเป็นต้องทำความสะอาดและติดป้ายกำกับด้วยรายละเอียดที่เหมาะสม และนั่นคือที่มาของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง
- สามวิธีที่สามารถทำให้การสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติในแมชชีนเลิร์นนิง ได้แก่ การเรียนรู้แบบเสริมแรง การเรียนรู้แบบมีผู้สอน และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล การใช้การเรียนรู้นี้ทำให้การติดฉลากข้อมูลทำงานโดยอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพในการเรียนรู้ของเครื่องด้วยรายละเอียดเมตาที่ถูกต้องและปัจจัยที่สำคัญ
อ่านบทความเต็มที่นี่:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
