Vatsal Ghiya, một doanh nhân nối tiếp với hơn 20 năm kinh nghiệm về phần mềm AI đã chia sẻ một số bài phát biểu quan trọng về cách tự động hóa việc ghi nhãn dữ liệu trong Machine Learning (ML) trong tính năng dành cho khách mới nhất này.
Những điểm chính rút ra từ Bài báo là-
- Bất kể bạn cần loại hệ thống AI nào, dữ liệu là ưu tiên hàng đầu và đó phải là dữ liệu chất lượng để bạn có thể nhận được kết quả chính xác. Như chúng ta đã thấy, dữ liệu rất lớn và chất lượng phải được duy trì, việc xử lý chính xác cả hai dữ liệu này là một nhiệm vụ vô cùng khó khăn. Bạn có thể lấy dữ liệu từ tài nguyên nội bộ, CRM, phân tích, trang tính, trang đích, v.v.
- Ngoài ra, dữ liệu có thể được tải xuống theo phân khúc thích hợp, nhân khẩu học và thị trường. Có các trang web của chính phủ, bộ dữ liệu Kaggle, tài liệu lưu trữ, v.v. Hơn nữa, để duy trì chất lượng dữ liệu, dữ liệu cần được làm sạch và gắn nhãn với các chi tiết thích hợp và đó là lý do máy học ra đời.
- Ba phương pháp có thể tự động hóa mô hình hóa dữ liệu trong học máy là học tăng cường, học có giám sát và học không giám sát. Bằng cách sử dụng quá trình học này, việc ghi nhãn dữ liệu có thể được tự động hóa một cách hiệu quả trong quá trình học máy với các yếu tố quan trọng và chi tiết meta chính xác.
Đọc bài viết đầy đủ ở đây:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
