Seis prácticas de etiquetado de datos para mejorar la relevancia de la búsqueda
La relevancia de la búsqueda es un factor crítico para mejorar el reconocimiento de la marca y la experiencia del usuario. El etiquetado de datos puede ayudar a las empresas a lograr una mejor relevancia de búsqueda mediante la creación y capacitación de modelos de aprendizaje automático para ofrecer resultados precisos.
La publicación del blog analiza seis prácticas de etiquetado de datos para mejorar la relevancia de la búsqueda:
- Formación de evaluadores: Los anotadores de datos deben estar capacitados para trabajar dentro de pautas estrictas y garantizar un etiquetado de datos de alta calidad.
- Muestreo de consultas: El muestreo de consultas ayuda a minimizar el sesgo y garantiza que los datos representativos sean correctos para el conjunto de datos más grande.
- Diseño de proyecto de etiquetado de datos.: Los proyectos de etiquetado de datos deben tener un flujo de trabajo de diseño bien definido para dividir la enorme tarea en tareas más pequeñas y simples.
- Extraiga datos diversificados: Los datos deben recopilarse de diversas fuentes, garantizando la diversidad en datos demográficos, idiomas, regiones geográficas, grupos de edad y preferencias de búsqueda.
- Limpieza de conjuntos de datos: La limpieza del conjunto de datos es esencial para corregir datos incorrectos, corruptos y formateados incorrectamente. Esto ayudará a mejorar la precisión del modelo de IA.
- Ejecutar proyectos piloto: Los proyectos piloto son una excelente manera de probar la eficacia de las estrategias de etiquetado de datos y determinar el tiempo necesario para completar todo el proyecto.
La publicación del blog también destaca la importancia del etiquetado de datos para la relevancia de la búsqueda y cómo puede ayudar a las empresas a mejorar el desarrollo de productos y la toma de decisiones.
Lea el artículo completo aquí:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
