最新のゲスト機能で、Vatsal Ghiya の CEO で Shaip の共同設立者は、機械学習モデルをトレーニングするためのデータ注釈の重要性を強調し、データ注釈の旅に着手する前に尋ねる XNUMX つの重要な基本的な質問も共有しました。
記事からの重要なポイントは次のとおりです-
- 彼らは、データは新しい金であると言います。 しかし、ビジネスの成長を加速し、より優れた機械学習 (ML) モデルを作成するのに役立つ重要な洞察を得るために、データを正しい方法で使用していますか? マイニングから破砕、処理まで、データを機械学習 (ML) で分析して識別可能な形式に変換する前に、一連の手順を実行する必要があります。
- データ注釈に関する限り、すべての組織はそれに対処するための独自のデジタル戦略を持っています。 したがって、データ注釈プロセスを開始する前に、いくつかの考慮事項を追跡することが重要です。
- これらの重要な質問は、データを持っているか、どのデータに注釈を付ける必要があるか、手元に十分なデータがあるか、データはどの程度クリーンか、データの注釈には SME が必要かということです。
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https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/
