شارك Vatsal Ghiya ، وهو رائد أعمال متسلسل يتمتع بأكثر من 20 عامًا من الخبرة في برنامج AI ، بعض الكلمات الرئيسية حول كيفية أتمتة تسمية البيانات في Machine Learning (ML) في ميزة الضيف الأخيرة هذه.
الوجبات الجاهزة الرئيسية من المقال هي-
- بغض النظر عن نوع نظام الذكاء الاصطناعي الذي تحتاجه ، فإن البيانات هي الأولوية الأولى ويجب أن تكون بيانات عالية الجودة حتى تتمكن من الحصول على نتائج دقيقة. كما رأينا البيانات ضخمة ويجب الحفاظ على الجودة ، ومعالجة كلاهما بدقة مهمة ضخمة. يمكنك الحصول على بيانات من الموارد الداخلية وإدارة علاقات العملاء والتحليلات والأوراق والصفحات المقصودة وغيرها.
- أيضًا ، يمكن تنزيل البيانات حسب القطاع المتخصص والتركيبة السكانية وقطاع السوق. هناك مواقع ويب حكومية ومجموعات بيانات Kaggle وأرشيفات والمزيد. علاوة على ذلك ، للحفاظ على جودة البيانات ، يجب تنظيفها وتصنيفها بالتفاصيل المناسبة وهذا هو المكان الذي ظهر فيه التعلم الآلي.
- هناك ثلاث طرق يمكنها أتمتة نمذجة البيانات في التعلم الآلي وهي التعلم المعزز والتعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. باستخدام هذا التعلم ، يمكن أتمتة تسمية البيانات بكفاءة في التعلم الآلي مع تفاصيل التعريف الدقيقة والعوامل الحاسمة.
قراءة المقال كاملا هنا:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
