6 pratiques d'étiquetage des données pour améliorer la pertinence de la recherche
La pertinence de la recherche est un facteur essentiel pour améliorer la reconnaissance de la marque et l’expérience utilisateur. L'étiquetage des données peut aider les entreprises à améliorer la pertinence des recherches en créant et en entraînant des modèles d'apprentissage automatique pour fournir des résultats précis.
L'article de blog traite de six pratiques d'étiquetage des données pour améliorer la pertinence de la recherche :
- Formation d'évaluateur: Les annotateurs de données doivent être formés pour travailler selon des directives strictes et garantir un étiquetage des données de haute qualité.
- Échantillonnage de requêtes: L'échantillonnage des requêtes permet de minimiser les biais et garantit que les données représentatives sont correctes pour l'ensemble de données plus vaste.
- Conception de projet d'étiquetage des données: Les projets d'étiquetage des données doivent avoir un flux de travail de conception bien défini pour diviser la tâche énorme en tâches plus petites et plus simples.
- Extraire des données diversifiées: Les données doivent être collectées à partir de diverses sources, garantissant la diversité des données démographiques, des langues, des régions géographiques, des groupes d'âge et des préférences de recherche.
- Nettoyage des ensembles de données: Le nettoyage des ensembles de données est essentiel pour corriger les données incorrectes, corrompues et mal formatées. Cela contribuera à améliorer la précision du modèle d’IA.
- Exécuter des projets pilotes: Les projets pilotes sont un excellent moyen de tester l'efficacité des stratégies d'étiquetage des données et de déterminer le temps nécessaire pour terminer l'ensemble du projet.
Le billet de blog souligne également l'importance de l'étiquetage des données pour la pertinence de la recherche et la manière dont il peut aider les entreprises à améliorer le développement de produits et la prise de décision.
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https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
