AI yazılımında 20 yılı aşkın deneyime sahip bir seri girişimci olan Vatsal Ghiya, bu son konuk özelliğinde Makine Öğreniminde (ML) veri etiketlemenin nasıl otomatikleştirileceğine ilişkin bazı açılış konuşmalarını paylaştı.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarımlar-
- Ne tür bir AI sistemine ihtiyacınız olursa olsun, veriler birinci önceliktir ve doğru sonuçlar alabilmeniz için kaliteli veriler olmalıdır. Gördüğümüz gibi, veriler çok büyük ve kalitenin korunması gerekiyor, her ikisini de doğru bir şekilde işlemek devasa bir iş. Dahili kaynaklardan, CRM'den, analizlerden, sayfalardan, açılış sayfalarından ve diğerlerinden veri alabilirsiniz.
- Ayrıca, veriler niş, demografi ve pazar segmentine göre indirilebilir. Devlet web siteleri, Kaggle veri kümeleri, arşivler ve daha fazlası var. Ayrıca, verilerin kalitesini korumak için temizlenmeli ve uygun ayrıntılarla etiketlenmelidir ve makine öğrenimi burada ortaya çıktı.
- Makine öğreniminde veri modellemeyi otomatikleştirebilen üç yöntem; takviyeli öğrenme, denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenmedir. Bu öğrenmeyi kullanarak, veri etiketleme, doğru meta ayrıntılar ve kritik faktörlerle makine öğreniminde verimli bir şekilde otomatikleştirilebilir.
Burada tam makaleyi okuyun:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
