Yn-Y-Cyfryngau-Technos-Tag

6 Arferion Labelu Data i Wella Perthnasedd Chwilio

6 Arferion Labelu Data i Wella Perthnasedd Chwilio

Mae perthnasedd chwilio yn ffactor hollbwysig wrth wella adnabyddiaeth brand a phrofiad y defnyddiwr. Gall labelu data helpu busnesau i gyflawni perthnasedd chwilio gwell trwy adeiladu a hyfforddi modelau dysgu peiriannau i sicrhau canlyniadau cywir.

Mae'r blogbost yn trafod chwe arfer labelu data i wella perthnasedd chwilio:

  • Hyfforddiant gwerthuswr: Dylid hyfforddi anodyddion data i weithio o fewn canllawiau llym a sicrhau labelu data o ansawdd uchel.
  • Samplu ymholiad: Mae samplu ymholiad yn helpu i leihau rhagfarn ac yn sicrhau bod y data cynrychioliadol yn gywir ar gyfer y set ddata fwy.
  • Dyluniad prosiect labelu data: Dylai fod gan brosiectau labelu data lif gwaith dylunio wedi'i ddiffinio'n dda i rannu'r dasg ddigrif yn dasgau llai a symlach.
  • Tynnu data amrywiol: Dylid casglu data o ffynonellau amrywiol, gan sicrhau amrywiaeth mewn demograffeg, ieithoedd, rhanbarthau daearyddol, grwpiau oedran, a dewisiadau chwilio.
  • Glanhau setiau data: Mae glanhau setiau data yn hanfodol i drwsio data anghywir, llygredig ac sydd wedi'i fformatio'n anghywir. Bydd hyn yn helpu i wella cywirdeb y model AI.
  • Cynnal prosiectau peilot: Mae prosiectau peilot yn ffordd wych o brofi effeithiolrwydd y strategaethau labelu data a phennu'r amser sydd ei angen i gwblhau'r prosiect cyfan.

Mae'r blog hefyd yn tynnu sylw at bwysigrwydd labelu data ar gyfer perthnasedd chwilio a sut y gall helpu busnesau i wella datblygiad cynnyrch a gwneud penderfyniadau.

Darllenwch yr erthygl lawn yma:

https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/

Cyfran Gymdeithasol

Gadewch i ni drafod eich gofyniad Data Hyfforddi AI heddiw.