Vatsal Ghiya, pengusaha serial dengan pengalaman lebih dari 20 tahun dalam perangkat lunak AI, telah membagikan beberapa catatan utama tentang cara mengotomatiskan pelabelan data di Machine Learning(ML) dalam fitur tamu terbaru ini.
Takeaways kunci dari Artikel adalah-
- Apa pun jenis sistem AI yang Anda butuhkan, data adalah prioritas utama dan harus merupakan data yang berkualitas agar Anda bisa mendapatkan hasil yang akurat. Seperti yang telah kita lihat, data sangat besar dan kualitas harus dipertahankan, memproses keduanya secara akurat adalah tugas yang sangat besar. Anda bisa mendapatkan data dari sumber daya internal, CRM, analitik, sheet, halaman arahan, dan lainnya.
- Selain itu, data dapat diunduh sesuai ceruk, demografi, dan segmen pasar. Ada situs web pemerintah, kumpulan data Kaggle, arsip, dan banyak lagi. Selain itu, untuk menjaga kualitas data, data perlu dibersihkan dan diberi label dengan detail yang sesuai dan dari sanalah machine learning muncul.
- Tiga metode yang dapat mengotomatiskan pemodelan data dalam pembelajaran mesin adalah pembelajaran penguatan, pembelajaran yang diawasi, dan pembelajaran yang tidak diawasi. Dengan menggunakan pembelajaran ini, pelabelan data dapat diotomatisasi secara efisien dalam pembelajaran mesin dengan detail meta yang akurat dan faktor kritis.
Baca artikel lengkap di sini:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
