En el artículo invitado más reciente, el director ejecutivo y cofundador de Shaip, Vatsal Ghiya, destacó la importancia de la anotación de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático y también compartió cinco preguntas fundamentales clave que debe hacerse antes de embarcarse en el viaje de la anotación de datos.
Los puntos clave del artículo son:
- Dicen que los datos son el nuevo oro. Pero, ¿está utilizando los datos de la manera correcta para obtener información crítica que pueda ayudar a acelerar el crecimiento del negocio y crear mejores modelos de aprendizaje automático (ML)? Desde la extracción hasta la trituración y el procesamiento, los datos deben pasar por una serie de pasos antes de que Machine Learning (ML) los analice y los convierta en un formato identificable.
- En lo que respecta a la anotación de datos, cada organización tiene su propia estrategia digital para hacerle frente. Por lo tanto, antes de comenzar con el proceso de anotación de datos, es vital realizar un seguimiento de algunas consideraciones.
- Estas preguntas clave son: ¿tiene datos, qué datos deben anotarse, hay suficientes datos disponibles, qué tan limpios están los datos, necesita PYMEs para la anotación de datos?
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https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/
