6 แนวทางปฏิบัติในการติดป้ายกำกับข้อมูลเพื่อปรับปรุงความเกี่ยวข้องในการค้นหา
ความเกี่ยวข้องในการค้นหาเป็นปัจจัยสำคัญในการปรับปรุงการจดจำแบรนด์และประสบการณ์ผู้ใช้ การติดป้ายกำกับข้อมูลสามารถช่วยให้ธุรกิจบรรลุความเกี่ยวข้องในการค้นหาได้ดีขึ้นโดยการสร้างและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
โพสต์ในบล็อกกล่าวถึงแนวปฏิบัติในการติดป้ายกำกับข้อมูลหกประการเพื่อปรับปรุงความเกี่ยวข้องในการค้นหา:
- การฝึกอบรมผู้ประเมินผล: ผู้อธิบายข้อมูลควรได้รับการฝึกอบรมให้ทำงานตามหลักเกณฑ์ที่เข้มงวด และรับประกันการติดป้ายกำกับข้อมูลคุณภาพสูง
- การสุ่มตัวอย่างแบบสอบถาม: การสุ่มตัวอย่างแบบสอบถามช่วยลดอคติและทำให้แน่ใจว่าข้อมูลตัวแทนถูกต้องสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- การออกแบบโครงการติดฉลากข้อมูล: โปรเจ็กต์การติดป้ายกำกับข้อมูลควรมีขั้นตอนการออกแบบที่ชัดเจนเพื่อแบ่งงานขนาดใหญ่ออกเป็นงานที่เล็กลงและเรียบง่ายขึ้น
- ดึงข้อมูลที่หลากหลาย: ควรรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ เพื่อให้มั่นใจถึงความหลากหลายในด้านประชากร ภาษา ภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ กลุ่มอายุ และการตั้งค่าการค้นหา
- การทำความสะอาดชุดข้อมูล: การทำความสะอาดชุดข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญในการแก้ไขข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง เสียหาย และจัดรูปแบบไม่ถูกต้อง ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลอง AI
- ดำเนินโครงการนำร่อง: โครงการนำร่องเป็นวิธีที่ดีในการทดสอบประสิทธิภาพของกลยุทธ์การติดป้ายกำกับข้อมูล และกำหนดเวลาที่ต้องใช้เพื่อดำเนินการทั้งโครงการให้เสร็จสิ้น
โพสต์ในบล็อกยังเน้นย้ำถึงความสำคัญของการติดป้ายกำกับข้อมูลสำหรับความเกี่ยวข้องในการค้นหา และวิธีที่จะช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงการพัฒนาผลิตภัณฑ์และการตัดสินใจได้
อ่านบทความเต็มที่นี่:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
