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Les 3 principales méthodes d'automatisation de l'étiquetage des données dans l'apprentissage automatique (ML)

Vatsal Ghiya, un entrepreneur en série avec plus de 20 ans d'expérience dans les logiciels d'IA, a partagé un discours sur la façon d'automatiser l'étiquetage des données dans Machine Learning (ML) dans cette dernière fonctionnalité invitée.

Les principaux points à retenir de l'article sont-

  • Quel que soit le type de système d'IA dont vous avez besoin, les données sont la première priorité et il doit s'agir de données de qualité pour que vous puissiez obtenir des résultats précis. Comme nous l'avons vu, les données sont massives et la qualité doit être maintenue, traiter ces deux éléments avec précision est une tâche colossale. Vous pouvez obtenir des données à partir de ressources internes, de CRM, d'analyses, de feuilles, de pages de destination, etc.
  • En outre, les données peuvent être téléchargées selon le créneau, la démographie et le segment de marché. Il existe des sites Web gouvernementaux, des ensembles de données Kaggle, des archives, etc. De plus, pour maintenir la qualité des données, elles doivent être nettoyées et étiquetées avec les détails appropriés et c'est là que l'apprentissage automatique a vu le jour.
  • Trois méthodes permettant d'automatiser la modélisation des données dans l'apprentissage automatique sont l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Grâce à cet apprentissage, l'étiquetage des données peut être automatisé efficacement dans l'apprentissage automatique avec des méta-détails précis et des facteurs critiques.

Lire l'article complet ici:

https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/

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