Bu konuk özelliğinde Shaip'in CEO'su ve kurucu ortağı Vatsal Ghiya, metin açıklamalarının kilit rolünden ve neden her sektörün makine öğrenimi modellerini geliştirirken bu araçları ve teknolojileri kullanmayı dört gözle beklediğinden bahsetti.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarım-
- Basit bir ifadeyle, metin açıklamaları tamamen belirli belgeler, dijital dosyalar ve hatta ilişkili içerikle ilgilidir. Bu kaynaklar etiketlendikten ve etiketlendikten sonra anlaşılır hale gelirler ve modeli mükemmellik için eğitmek üzere makine öğrenimi algoritmaları tarafından dağıtılabilirler. Ayrıca, metin açıklaması, metin verisi toplama ile karıştırılmamalıdır, çünkü ikincisi yalnızca veri kümelerini karmaşık hale getirme ve dağınıklığı giderme işlemidir.
- Chatbot'lar, sesli asistanlar ve makine çevirmenleri sürekli olarak yaşlanıyor ve artan rekabetle birlikte kuruluşlar, daha doğru, duyarlı ve proaktif hale getirmek için metin veri kümelerini dağıtmanın yollarını arıyor.
- Makine öğrenimi modelini geliştirmek için gerekli olan en etkili 5 metin açıklama teknolojisi varlık açıklaması, metin sınıflandırması, varlık bağlama, duygu açıklaması ve dilsel açıklamadır. Makine öğrenimi geliştirmeyi başarılı kılmak için kuruluşların veri kümelerini analiz etmek ve etiketlemek için doğru beceriye ve kaynağa sahip olması gerekir.
Burada tam makaleyi okuyun:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
