खोज प्रासंगिकता में सुधार के लिए 6 डेटा लेबलिंग प्रथाएँ
ब्रांड पहचान और उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए खोज प्रासंगिकता एक महत्वपूर्ण कारक है। डेटा लेबलिंग व्यवसायों को सटीक परिणाम देने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण द्वारा बेहतर खोज प्रासंगिकता प्राप्त करने में मदद कर सकती है।
ब्लॉग पोस्ट खोज प्रासंगिकता में सुधार के लिए छह डेटा लेबलिंग प्रथाओं पर चर्चा करता है:
- मूल्यांकनकर्ता प्रशिक्षण: डेटा एनोटेटर्स को सख्त दिशानिर्देशों के भीतर काम करने और उच्च गुणवत्ता वाली डेटा लेबलिंग सुनिश्चित करने के लिए प्रशिक्षित किया जाना चाहिए।
- क्वेरी नमूनाकरण: क्वेरी नमूनाकरण पूर्वाग्रह को कम करने में मदद करता है और यह सुनिश्चित करता है कि प्रतिनिधि डेटा बड़े डेटासेट के लिए सही है।
- डेटा लेबलिंग प्रोजेक्ट डिज़ाइन: डेटा लेबलिंग परियोजनाओं में विशाल कार्य को छोटे और सरल कार्यों में विभाजित करने के लिए एक अच्छी तरह से परिभाषित डिज़ाइन वर्कफ़्लो होना चाहिए।
- विविधीकृत डेटा निकालें: जनसांख्यिकी, भाषाओं, भौगोलिक क्षेत्रों, आयु समूहों और खोज प्राथमिकताओं में विविधता सुनिश्चित करते हुए विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र किया जाना चाहिए।
- डेटासेट की सफ़ाई: गलत, दूषित और गलत तरीके से स्वरूपित डेटा को ठीक करने के लिए डेटासेट की सफाई आवश्यक है। इससे एआई मॉडल की सटीकता में सुधार करने में मदद मिलेगी।
- पायलट प्रोजेक्ट चलाएं: पायलट प्रोजेक्ट डेटा लेबलिंग रणनीतियों की प्रभावकारिता का परीक्षण करने और संपूर्ण प्रोजेक्ट को पूरा करने के लिए आवश्यक समय निर्धारित करने का एक शानदार तरीका है।
ब्लॉग पोस्ट खोज प्रासंगिकता के लिए डेटा लेबलिंग के महत्व पर भी प्रकाश डालता है और यह व्यवसायों को उत्पाद विकास और निर्णय लेने में सुधार करने में कैसे मदद कर सकता है।
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