Vatsal Ghiya ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Shaip ในฟีเจอร์แขกรับเชิญนี้ได้พูดคุยเกี่ยวกับบทบาทสำคัญของการใส่คำอธิบายประกอบข้อความ และเหตุใดทุกอุตสาหกรรมจึงรอคอยที่จะใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีเหล่านี้ในการพัฒนาโมเดล ML
ประเด็นสำคัญจากบทความคือ -
- คำอธิบายประกอบข้อความเป็นเรื่องเกี่ยวกับเอกสารเฉพาะ ไฟล์ดิจิทัล และแม้แต่กับเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง เมื่อทรัพยากรเหล่านี้ได้รับการติดแท็กและติดป้ายกำกับแล้ว แหล่งข้อมูลเหล่านี้จะกลายเป็นที่เข้าใจได้และสามารถนำไปปรับใช้โดยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อฝึกโมเดลให้สมบูรณ์แบบ นอกจากนี้ ไม่ควรสับสนระหว่างการใส่คำอธิบายประกอบข้อความกับการรวบรวมข้อมูลที่เป็นข้อความ เนื่องจากเป็นกระบวนการที่สร้างความยุ่งเหยิงและแยกชุดข้อมูลให้เป็นระเบียบ
- แชทบอท ผู้ช่วยเสียง และเครื่องแปลภาษากำลังเติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง และด้วยการแข่งขันที่สูงขึ้น องค์กรต่าง ๆ กำลังมองหาการปรับใช้ชุดข้อมูลข้อความเพื่อให้แม่นยำยิ่งขึ้น ตอบสนองและเชิงรุก
- เทคโนโลยีคำอธิบายประกอบข้อความที่มีผลกระทบมากที่สุด 5 อันดับแรกที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ได้แก่ คำอธิบายประกอบเอนทิตี การจัดประเภทข้อความ การเชื่อมโยงเอนทิตี คำอธิบายประกอบความรู้สึก และคำอธิบายประกอบภาษาศาสตร์ เพื่อให้การพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงประสบความสำเร็จ องค์กรต้องมีทักษะและทรัพยากรที่เหมาะสมในการวิเคราะห์และติดฉลากชุดข้อมูล
อ่านบทความเต็มที่นี่:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
