Mae Vatsal Ghiya, entrepreneur cyfresol gyda mwy nag 20 mlynedd o brofiad mewn meddalwedd AI wedi rhannu peth cyweirnod ar sut i awtomeiddio labelu data yn Machine Learning (ML) yn y nodwedd westai ddiweddaraf hon.
Y prif siopau cludfwyd o'r erthygl yw-
- Ni waeth pa fath o system AI sydd ei hangen arnoch, data yw'r flaenoriaeth gyntaf ac mae'n rhaid iddo fod yn ddata o ansawdd fel y gallwch gael canlyniadau cywir. Fel y gwelsom fod data yn enfawr a dylid cynnal ansawdd, mae prosesu'r ddau yn gywir yn dasg anferth. Gallwch gael data o adnoddau mewnol, CRM, dadansoddeg, dalennau, tudalennau glanio, ac eraill.
- Hefyd, gellir lawrlwytho data yn unol â niche, demograffeg, a segment marchnad. Mae gwefannau'r llywodraeth, setiau data Kaggle, archifau, a mwy. At hynny, er mwyn cynnal ansawdd y data, mae angen ei lanhau a'i labelu â manylion priodol a dyna lle daeth dysgu peirianyddol i fodolaeth.
- Tri dull a all awtomeiddio modelu data mewn dysgu peiriant yw dysgu atgyfnerthu, dysgu dan oruchwyliaeth, a dysgu heb oruchwyliaeth. Gan ddefnyddio'r dysgu hwn, gellir awtomeiddio labelu data yn effeithlon mewn dysgu peiriant gyda manylion meta cywir a ffactorau hanfodol.
Darllenwch yr erthygl lawn yma:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
