Vatsal Ghiya mjasiriamali wa mfululizo aliye na uzoefu wa zaidi ya miaka 20 katika programu ya AI ameshiriki maelezo muhimu kuhusu jinsi ya kuweka lebo kiotomatiki katika Kujifunza kwa Mashine(ML) katika kipengele hiki kipya cha wageni.
Mambo muhimu kutoka kwa Kifungu ni-
- Bila kujali aina ya mfumo wa AI unaohitaji, data ndiyo kipaumbele cha kwanza na lazima iwe data ya ubora ili uweze kupata matokeo sahihi. Kama tulivyoona data ni kubwa na ubora unapaswa kudumishwa, kuchakata zote mbili kwa usahihi ni kazi kubwa. Unaweza kupata data kutoka kwa rasilimali za ndani, CRM, analytics, laha, kurasa za kutua na zingine.
- Pia, data inaweza kupakuliwa kulingana na niche, idadi ya watu, na sehemu ya soko. Kuna tovuti za serikali, seti za data za Kaggle, kumbukumbu, na zaidi. Zaidi ya hayo, ili kudumisha ubora wa data, inahitaji kusafishwa na kuwekewa lebo ya maelezo yanayofaa na hapo ndipo kujifunza kwa mashine kulitokea.
- Mbinu tatu zinazoweza kufanya uundaji wa data kiotomatiki katika ujifunzaji wa mashine ni ujifunzaji wa uimarishaji, ujifunzaji unaosimamiwa na ujifunzaji bila kusimamiwa. Kwa kutumia somo hili, uwekaji lebo wa data unaweza kuendeshwa kiotomatiki kwa njia bora katika kujifunza kwa mashine kwa maelezo sahihi ya meta na vipengele muhimu.
Kusoma makala kamili hapa:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
