Arama Uygunluğunu Artıracak 6 Veri Etiketleme Uygulaması
Arama alaka düzeyi, marka bilinirliğini ve kullanıcı deneyimini iyileştirmede kritik bir faktördür. Veri etiketleme, doğru sonuçlar sunmak için makine öğrenimi modelleri oluşturup eğiterek işletmelerin daha iyi arama alaka düzeyi elde etmelerine yardımcı olabilir.
Blog gönderisinde, arama alaka düzeyini artırmak için altı veri etiketleme uygulaması tartışılıyor:
- Değerlendirici eğitimi: Veri açıklayıcıları katı kurallar çerçevesinde çalışacak ve yüksek kalitede veri etiketleme sağlayacak şekilde eğitilmelidir.
- Sorgu örneklemesi: Sorgu örneklemesi önyargının en aza indirilmesine yardımcı olur ve temsili verilerin daha büyük veri kümesi için doğru olmasını sağlar.
- Veri etiketleme proje tasarımı: Veri etiketleme projeleri, devasa görevi daha küçük ve daha basit görevlere bölmek için iyi tanımlanmış bir tasarım iş akışına sahip olmalıdır.
- Çeşitli verileri çıkarın: Veriler demografik özellikler, diller, coğrafi bölgeler, yaş grupları ve arama tercihlerinde çeşitlilik sağlanacak şekilde çeşitli kaynaklardan toplanmalıdır.
- Veri kümesi temizleme: Veri kümesi temizliği yanlış, bozuk ve yanlış biçimlendirilmiş verileri düzeltmek için gereklidir. Bu, AI modelinin doğruluğunu artırmaya yardımcı olacaktır.
- Pilot projeleri yürütün: Pilot projeler, veri etiketleme stratejilerinin etkinliğini test etmenin ve projenin tamamını tamamlamak için gereken süreyi belirlemenin harika bir yoludur.
Blog gönderisinde ayrıca arama alaka düzeyi için veri etiketlemenin önemi ve bunun işletmelerin ürün geliştirme ve karar alma süreçlerini iyileştirmesine nasıl yardımcı olabileceği vurgulanıyor.
Burada tam makaleyi okuyun:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
