एआई सॉफ्टवेयर में 20 से अधिक वर्षों के अनुभव वाले सीरियल उद्यमी वत्सल घिया ने इस नवीनतम अतिथि फीचर में मशीन लर्निंग (एमएल) में डेटा लेबलिंग को स्वचालित करने के बारे में कुछ मुख्य बातें साझा की हैं।
लेख से मुख्य परिणाम हैं-
- कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपको किस तरह के एआई सिस्टम की जरूरत है, डेटा पहली प्राथमिकता है और यह गुणवत्तापूर्ण डेटा होना चाहिए ताकि आप सटीक परिणाम प्राप्त कर सकें। जैसा कि हमने देखा है कि डेटा बड़े पैमाने पर है और गुणवत्ता को बनाए रखा जाना चाहिए, इन दोनों को सटीक रूप से प्रोसेस करना एक विशाल कार्य है। आप आंतरिक संसाधनों, सीआरएम, एनालिटिक्स, शीट, लैंडिंग पेज और अन्य से डेटा प्राप्त कर सकते हैं।
- साथ ही, आला, जनसांख्यिकी और बाजार खंड के अनुसार डेटा डाउनलोड किया जा सकता है। सरकारी वेबसाइटें, कागल डेटासेट, अभिलेखागार और बहुत कुछ हैं। इसके अलावा, डेटा की गुणवत्ता बनाए रखने के लिए, इसे साफ करने और उपयुक्त विवरण के साथ लेबल करने की आवश्यकता होती है और यहीं से मशीन लर्निंग अस्तित्व में आई।
- तीन विधियाँ जो मशीन लर्निंग में डेटा मॉडलिंग को स्वचालित कर सकती हैं, वे हैं रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, सुपरवाइज्ड लर्निंग और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग। इस सीखने का उपयोग करके, सटीक मेटा विवरण और महत्वपूर्ण कारकों के साथ मशीन लर्निंग में डेटा लेबलिंग को कुशलतापूर्वक स्वचालित किया जा सकता है।
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https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
