AI ソフトウェアで 20 年以上の経験を持つ一連の起業家である Vatsal Ghiya は、この最新のゲスト機能で、機械学習 (ML) でデータのラベル付けを自動化する方法に関する基調講演を共有しました。
記事からの重要なポイントは次のとおりです-
- 必要な AI システムの種類に関係なく、データは最優先事項であり、正確な結果を得るためには高品質のデータである必要があります。 これまで見てきたように、データは大量であり、品質を維持する必要があるため、これらの両方を正確に処理することは膨大な作業です。 内部リソース、CRM、分析、シート、ランディング ページなどからデータを取得できます。
- また、ニッチ、人口統計、および市場セグメントごとにデータをダウンロードできます。 政府の Web サイト、Kaggle データセット、アーカイブなどがあります。 さらに、データの品質を維持するには、適切な詳細でデータをクリーニングしてラベルを付ける必要があり、それが機械学習の登場です。
- 機械学習でデータ モデリングを自動化できる XNUMX つの方法は、強化学習、教師あり学習、および教師なし学習です。 この学習を使用すると、正確なメタ詳細と重要な要素を使用して、機械学習でデータのラベル付けを効率的に自動化できます。
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https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
