AI 포럼 - 샤이프

기계 학습(ML)에서 데이터 라벨링을 자동화하는 3가지 주요 방법

AI 소프트웨어 분야에서 20년 이상의 경험을 가진 연쇄 창업가인 Vatsal Ghiya는 이 최신 게스트 기능에서 머신 러닝(ML)에서 데이터 라벨링을 자동화하는 방법에 대한 몇 가지 기조 연설을 공유했습니다.

기사의 주요 내용은 다음과 같습니다.

  • 어떤 종류의 AI 시스템이 필요하든 데이터가 최우선이며 정확한 결과를 얻기 위해서는 양질의 데이터여야 합니다. 데이터가 방대하고 품질이 유지되어야 하는 것을 보았기 때문에 이 두 가지를 정확하게 처리하는 것은 엄청난 작업입니다. 내부 리소스, CRM, 분석, 시트, 랜딩 페이지 등에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
  • 또한 틈새, 인구 통계 및 시장 부문별로 데이터를 다운로드할 수 있습니다. 정부 웹 사이트, Kaggle 데이터 세트, 아카이브 등이 있습니다. 또한 데이터의 품질을 유지하려면 데이터를 정리하고 적절한 세부 정보로 레이블을 지정해야 하며 여기에서 기계 학습이 시작되었습니다.
  • 기계 학습에서 데이터 모델링을 자동화할 수 있는 세 가지 방법은 강화 학습, 지도 학습 및 비지도 학습입니다. 이 학습을 사용하여 정확한 메타 세부 정보 및 중요 요소를 사용하여 머신 러닝에서 데이터 라벨링을 효율적으로 자동화할 수 있습니다.

전체 기사 읽기 :

https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/

사회 공유하기

오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.