ไอทีโครนิเคิลส์ - Shaip

5 คำถามที่ต้องถามก่อนเริ่มใช้คำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

ในฟีเจอร์ล่าสุดสำหรับแขกรับเชิญ Vatsal Ghiya CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง Shaip ได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง และยังได้แบ่งปันคำถามพื้นฐานสำคัญ XNUMX ข้อที่ต้องถามก่อนเริ่มดำเนินการเกี่ยวกับคำอธิบายประกอบข้อมูล

ประเด็นสำคัญจากบทความคือ -

  • พวกเขากล่าวว่าข้อมูลเป็นทองคำใหม่ แต่คุณใช้ข้อมูลอย่างถูกวิธีเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญซึ่งสามารถช่วยเร่งการเติบโตของธุรกิจและสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ที่ดีขึ้นหรือไม่ ตั้งแต่การขุดไปจนถึงการบดย่อยและการประมวลผล ข้อมูลต้องผ่านขั้นตอนต่างๆ ก่อนที่ Machine Learning(ML) จะวิเคราะห์และแปลงเป็นรูปแบบที่สามารถระบุตัวตนได้
  • เท่าที่เกี่ยวข้องกับคำอธิบายประกอบข้อมูล ทุกองค์กรมีกลยุทธ์ดิจิทัลของตัวเองเพื่อรับมือกับมัน ดังนั้นก่อนที่จะเริ่มกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องติดตามการพิจารณาบางอย่าง
  • คำถามสำคัญเหล่านี้คือ คุณมีข้อมูลหรือไม่, ข้อมูลใดบ้างที่ต้องใส่คำอธิบายประกอบ, มีข้อมูลเพียงพอในมือหรือไม่, ข้อมูลสะอาดแค่ไหน, คุณต้องการ SMEs สำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูลหรือไม่

อ่านบทความเต็มที่นี่:

https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/

แบ่งปันสังคม

มาพูดถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้