ITchroniques - Shaip

5 questions à poser avant de commencer avec l'annotation de données pour former vos modèles d'apprentissage automatique

Dans le dernier article invité, le PDG de Vatsal Ghiya et cofondateur de Shaip a souligné l'importance de l'annotation de données pour la formation de modèles d'apprentissage automatique et a également partagé cinq questions fondamentales clés à se poser avant de se lancer dans l'aventure de l'annotation de données.

Les principaux points à retenir de l'article sont-

  • Ils disent que les données sont le nouvel or. Mais utilisez-vous les données de la bonne manière pour obtenir des informations essentielles qui peuvent aider à accélérer la croissance de l'entreprise et à créer de meilleurs modèles d'apprentissage automatique (ML) ? De l'extraction au broyage et au traitement, les données doivent subir une série d'étapes avant que Machine Learning (ML) ne les analyse et ne les convertisse sous la forme d'un format identifiable.
  • En ce qui concerne l'annotation des données, chaque organisation a sa propre stratégie numérique pour y faire face. Par conséquent, avant de commencer le processus d'annotation des données, il est essentiel de garder une trace de certaines considérations.
  • Ces questions clés sont : avez-vous des données, quelles données doivent être annotées, y a-t-il suffisamment de données en main, la propreté des données, avez-vous besoin de PME pour l'annotation des données ?

Lire l'article complet ici:

https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/

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