6 Praktik Pelabelan Data untuk Meningkatkan Relevansi Penelusuran
Relevansi penelusuran merupakan faktor penting dalam meningkatkan pengenalan merek dan pengalaman pengguna. Pelabelan data dapat membantu bisnis mencapai relevansi penelusuran yang lebih baik dengan membuat dan melatih model pembelajaran mesin untuk memberikan hasil yang akurat.
Postingan blog tersebut membahas enam praktik pelabelan data untuk meningkatkan relevansi penelusuran:
- Pelatihan penilai: Anotator data harus dilatih untuk bekerja sesuai pedoman yang ketat dan memastikan pelabelan data berkualitas tinggi.
- Pengambilan sampel kueri: Pengambilan sampel kueri membantu meminimalkan bias dan memastikan bahwa data yang mewakili benar untuk kumpulan data yang lebih besar.
- Desain proyek pelabelan data: Proyek pelabelan data harus memiliki alur kerja desain yang terdefinisi dengan baik untuk memecah tugas besar menjadi tugas yang lebih kecil dan sederhana.
- Ekstrak data yang terdiversifikasi: Data harus dikumpulkan dari berbagai sumber, memastikan keragaman dalam demografi, bahasa, wilayah geografis, kelompok umur, dan preferensi pencarian.
- Pembersihan kumpulan data: Pembersihan kumpulan data sangat penting untuk memperbaiki data yang salah, rusak, dan formatnya salah. Hal ini akan membantu meningkatkan akurasi model AI.
- Jalankan proyek percontohan: Proyek percontohan adalah cara terbaik untuk menguji keefektifan strategi pelabelan data dan menentukan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan keseluruhan proyek.
Postingan blog tersebut juga menyoroti pentingnya pelabelan data untuk relevansi penelusuran dan bagaimana hal ini dapat membantu bisnis meningkatkan pengembangan produk dan pengambilan keputusan.
Baca artikel lengkap di sini:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
