Vatsal Ghiya, um empreendedor em série com mais de 20 anos de experiência em software de IA, compartilhou algumas palestras sobre como automatizar a rotulagem de dados em Machine Learning (ML) neste último recurso para convidados.
Principais conclusões do artigo são-
- Não importa o tipo de sistema de IA de que você precisa, os dados são a primeira prioridade e devem ser dados de qualidade para que você possa obter resultados precisos. Como vimos, os dados são enormes e a qualidade deve ser mantida, processar ambos com precisão é uma tarefa gigantesca. Você pode obter dados de recursos internos, CRM, análises, planilhas, páginas de destino e outros.
- Além disso, os dados podem ser baixados de acordo com o nicho, dados demográficos e segmento de mercado. Existem sites do governo, conjuntos de dados Kaggle, arquivos e muito mais. Além disso, para manter a qualidade dos dados, eles precisam ser limpos e rotulados com os detalhes apropriados e foi aí que surgiu o aprendizado de máquina.
- Três métodos que podem automatizar a modelagem de dados no aprendizado de máquina são aprendizado por reforço, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. Usando esse aprendizado, a rotulagem de dados pode ser automatizada com eficiência no aprendizado de máquina com metadados precisos e fatores críticos.
Leia o artigo completo aqui:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
