이 게스트 특집에서 Shaip의 CEO이자 공동 창립자인 Vatsal Ghiya는 텍스트 주석의 핵심 역할과 모든 업계가 ML 모델 개발에 이러한 도구와 기술을 사용하기를 기대하는 이유에 대해 이야기했습니다.
기사에서 핵심 테이크 아웃은-
- 간단히 말해서 텍스트 주석은 특정 문서, 디지털 파일 및 관련 콘텐츠에 관한 것입니다. 이러한 리소스에 태그를 지정하고 레이블을 지정하면 리소스를 이해할 수 있게 되고 머신 러닝 알고리즘으로 배포하여 모델을 완벽하게 교육할 수 있습니다. 또한 텍스트 주석은 텍스트 데이터 수집과 혼동되어서는 안 됩니다. 텍스트 데이터 수집은 단순히 데이터 세트를 어수선하게 만들고 정리하는 프로세스이기 때문입니다.
- 챗봇, 음성 비서 및 기계 번역기는 꾸준히 발전하고 있으며 경쟁이 치열해짐에 따라 조직은 텍스트 데이터 세트를 배포하여 더 정확하고 응답성이 뛰어나며 능동적으로 만들려고 합니다.
- 기계 학습 모델 개발에 필요한 가장 영향력 있는 텍스트 주석 기술 상위 5개는 엔터티 주석, 텍스트 분류, 엔터티 연결, 감정 주석 및 언어 주석입니다. 기계 학습 개발을 성공적으로 수행하려면 조직에 데이터 세트를 분석하고 레이블을 지정하는 데 적합한 기술과 리소스가 있어야 합니다.
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https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
