6 práticas de rotulagem de dados para melhorar a relevância da pesquisa
A relevância da pesquisa é um fator crítico para melhorar o reconhecimento da marca e a experiência do usuário. A rotulagem de dados pode ajudar as empresas a obter melhor relevância de pesquisa, criando e treinando modelos de aprendizado de máquina para fornecer resultados precisos.
A postagem do blog discute seis práticas de rotulagem de dados para melhorar a relevância da pesquisa:
- Treinamento de avaliador: Os anotadores de dados devem ser treinados para trabalhar dentro de diretrizes rígidas e garantir uma rotulagem de dados de alta qualidade.
- Amostragem de consulta: a amostragem de consulta ajuda a minimizar o viés e garante que os dados representativos estejam corretos para o conjunto de dados maior.
- Design de projeto de rotulagem de dados: Os projetos de rotulagem de dados devem ter um fluxo de trabalho de design bem definido para dividir a enorme tarefa em tarefas menores e mais simples.
- Extraia dados diversificados: Os dados devem ser coletados de diversas fontes, garantindo diversidade demográfica, idiomas, regiões geográficas, faixas etárias e preferências de pesquisa.
- Limpeza de conjunto de dados: a limpeza do conjunto de dados é essencial para corrigir dados incorretos, corrompidos e formatados incorretamente. Isso ajudará a melhorar a precisão do modelo de IA.
- Execute projetos piloto: Os projetos piloto são uma ótima maneira de testar a eficácia das estratégias de rotulagem de dados e determinar o tempo necessário para concluir todo o projeto.
A postagem do blog também destaca a importância da rotulagem de dados para a relevância da pesquisa e como ela pode ajudar as empresas a melhorar o desenvolvimento de produtos e a tomada de decisões.
Leia o artigo completo aqui:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
