Vatsal Ghiya, CEO dan salah satu pendiri Shaip dalam fitur tamu ini telah berbicara tentang peran kunci anotasi teks dan mengapa setiap industri ingin menggunakan alat dan teknologi ini dalam mengembangkan model ML.
Takeaway Kunci dari Artikel adalah-
- Dengan kata sederhana, anotasi teks adalah tentang dokumen tertentu, file digital, dan bahkan dengan konten terkait. Setelah sumber daya ini diberi tag dan diberi label, sumber daya tersebut dapat dipahami dan dapat diterapkan oleh algoritme pembelajaran mesin untuk melatih model agar sempurna. Selain itu, anotasi teks tidak boleh dikacaukan dengan pengumpulan data teks karena yang terakhir hanyalah proses untuk mengacaukan dan mendeklarasikan kumpulan data.
- Chatbots, asisten suara, dan penerjemah mesin terus bertambah usia dan dengan persaingan yang lebih tinggi, organisasi ingin menggunakan kumpulan data teks untuk membuatnya lebih akurat dan responsif serta proaktif.
- 5 teknologi anotasi teks paling berpengaruh yang diperlukan untuk mengembangkan model pembelajaran mesin adalah anotasi entitas, klasifikasi teks, penautan entitas, anotasi sentimen, dan anotasi linguistik. Untuk menyukseskan pengembangan pembelajaran mesin, organisasi harus memiliki keterampilan dan sumber daya yang tepat untuk menganalisis dan memberi label pada kumpulan data.
Baca artikel lengkap di sini:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
