Vatsal Ghiya, un emprendedor en serie con más de 20 años de experiencia en software de inteligencia artificial, ha compartido una nota clave sobre cómo automatizar el etiquetado de datos en Machine Learning (ML) en esta última función para invitados.
Los puntos clave del artículo son:
- No importa el tipo de sistema de IA que necesite, los datos son la primera prioridad y deben ser datos de calidad para que pueda obtener resultados precisos. Como hemos visto, los datos son masivos y se debe mantener la calidad, procesar ambos con precisión es una tarea gigantesca. Puede obtener datos de recursos internos, CRM, análisis, hojas, páginas de destino y otros.
- Además, los datos se pueden descargar según el nicho, la demografía y el segmento de mercado. Hay sitios web gubernamentales, conjuntos de datos de Kaggle, archivos y más. Además, para mantener la calidad de los datos, es necesario limpiarlos y etiquetarlos con los detalles apropiados y ahí es donde surgió el aprendizaje automático.
- Tres métodos que pueden automatizar el modelado de datos en el aprendizaje automático son el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Con este aprendizaje, el etiquetado de datos se puede automatizar de manera eficiente en el aprendizaje automático con metadetalles precisos y factores críticos.
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https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
