Trong tính năng khách mời mới nhất, Giám đốc điều hành Vatsal Ghiya và đồng sáng lập Shaip đã nhấn mạnh tầm quan trọng của chú thích dữ liệu đối với việc đào tạo các mô hình máy học và cũng chia sẻ năm câu hỏi cơ bản chính cần đặt ra trước khi bắt đầu hành trình chú thích dữ liệu.
Những điểm chính rút ra từ Bài báo là-
- Họ nói rằng dữ liệu là vàng mới. Tuy nhiên, bạn có đang sử dụng dữ liệu đúng cách để thu được những hiểu biết quan trọng có thể giúp thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và tạo ra các mô hình Máy học (ML) tốt hơn không? Từ khai thác đến nghiền và xử lý, dữ liệu phải trải qua một loạt các bước trước khi Machine Learning (ML) phân tích và chuyển đổi nó thành dạng định dạng có thể nhận dạng được.
- Đối với chú thích dữ liệu, mọi tổ chức đều có chiến lược kỹ thuật số riêng để đối phó với nó. Do đó, trước khi bắt đầu với quy trình chú thích dữ liệu, điều quan trọng là phải theo dõi một số cân nhắc.
- Những câu hỏi chính này là- bạn có dữ liệu không, dữ liệu nào cần được chú thích, có đủ dữ liệu trong tay không, Dữ liệu sạch đến mức nào, bạn có cần các doanh nghiệp vừa và nhỏ chú thích dữ liệu không?
Đọc bài viết đầy đủ ở đây:
https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/
