Tha Vatsal Ghiya, neach-tionnsgain sreathach le còrr air 20 bliadhna de eòlas ann am bathar-bog AI air prìomh òraid a cho-roinn air mar as urrainn dhut bileagan dàta a dhèanamh fèin-ghluasadach ann an Machine Learning (ML) anns an fheart aoighean as ùire seo.
Is iad na prìomh bhuannachdan bhon artaigil -
- Ge bith dè an seòrsa siostam AI a dh ’fheumas tu, is e dàta a’ chiad phrìomhachas agus feumaidh e a bhith na dhàta càileachd gus am faigh thu toraidhean ceart. Mar a chunnaic sinn gu bheil dàta fìor mhòr agus bu chòir càileachd a chumail suas, is e obair mhòr a th’ ann an làimhseachadh an dà chuid seo gu ceart. Gheibh thu dàta bho ghoireasan a-staigh, CRM, anailisean, siotaichean, duilleagan tighinn air tìr, agus eile.
- Cuideachd, faodar dàta a luchdachadh sìos a rèir àite sònraichte, deamografaigs, agus roinn margaidh. Tha làraich-lìn an riaghaltais, stòran-dàta Kaggle, tasglannan, agus barrachd. A bharrachd air an sin, gus càileachd dàta a chumail suas, feumar a ghlanadh agus a chomharrachadh le mion-fhiosrachadh iomchaidh agus sin far an tàinig ionnsachadh innealan gu bith.
- Is e trì dòighean as urrainn modaladh dàta a dhèanamh fèin-ghluasadach ann an ionnsachadh innealan ionnsachadh ath-neartachaidh, ionnsachadh fo stiùir, agus ionnsachadh gun stiùireadh. A’ cleachdadh an ionnsachaidh seo, faodar bileagan dàta a dhèanamh fèin-ghluasadach gu h-èifeachdach ann an ionnsachadh innealan le mion-fhiosrachadh mionaideach agus factaran èiginneach.
Leugh an artaigil air fad an seo:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
