En son konuk özelliğinde, Shaip'in CEO'su ve kurucu ortağı Vatsal Ghiya, makine öğrenimi modellerini eğitmek için veri açıklamanın önemini vurguladı ve ayrıca veri açıklama yolculuğuna çıkmadan önce sorulacak beş temel temel soruyu paylaştı.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarımlar-
- Verinin yeni altın olduğunu söylüyorlar. Ancak, iş büyümesini hızlandırmaya ve daha iyi Makine öğrenimi (ML) modelleri oluşturmaya yardımcı olabilecek kritik içgörüler elde etmek için verileri doğru şekilde kullanıyor musunuz? Madencilikten kırma ve işlemeye kadar, verilerin Machine Learning (ML) tarafından analiz edilmesi ve tanımlanabilir bir formata dönüştürülmesi için bir dizi adımdan geçmesi gerekir.
- Veri açıklama söz konusu olduğunda, her kuruluşun bununla başa çıkmak için kendi dijital stratejisi vardır. Bu nedenle, veri açıklama sürecine başlamadan önce, bazı hususları takip etmek çok önemlidir.
- Bu anahtar sorular, verileriniz var mı, hangi verilere açıklama eklenmesi gerekiyor, elinizde yeterli veri var mı, Veriler ne kadar temiz, veri açıklaması için KOBİ'lere ihtiyacınız var mı?
Burada tam makaleyi okuyun:
https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/
