Vatsal Ghiya 是一位在 AI 軟件領域擁有 20 多年經驗的連續創業者，在此最新的來賓專題中分享了一些關於如何在機器學習 (ML) 中自動化數據標記的主題演講。
文章的要點是-
- 無論你需要什麼樣的人工智能係統，數據都是第一位的，必須是高質量的數據，這樣才能得到準確的結果。 正如我們所看到的那樣，數據量很大，質量應該保持，準確地處理這兩者是一項艱鉅的任務。 您可以從內部資源、CRM、分析、工作表、登陸頁面等獲取數據。
- 此外，還可以根據細分市場、人口統計數據和細分市場下載數據。 有政府網站、Kaggle 數據集、檔案等。 此外，為了保持數據質量，需要對其進行清理並用適當的細節標記，這就是機器學習應運而生的地方。
- 可以在機器學習中自動進行數據建模的三種方法是強化學習、監督學習和無監督學習。 使用這種學習，數據標籤可以在機器學習中高效地自動化，具有準確的元細節和關鍵因素。
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https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
