AI ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ 20 ವರ್ಷಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಅನುಭವ ಹೊಂದಿರುವ ಸರಣಿ ಉದ್ಯಮಿ ವತ್ಸಲ್ ಘಿಯಾ ಈ ಇತ್ತೀಚಿನ ಅತಿಥಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಕೆಲವು ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ.
ಲೇಖನದಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ಟೇಕ್ವೇಗಳು-
- ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ AI ಸಿಸ್ಟಮ್ ಯಾವುದೇ ಆಗಿರಲಿ, ಡೇಟಾವು ಮೊದಲ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಆಗಿರಬೇಕು ಇದರಿಂದ ನೀವು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂದು ನಾವು ನೋಡಿದಂತೆ, ಇವೆರಡನ್ನೂ ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆಂತರಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, CRM, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು, ಹಾಳೆಗಳು, ಲ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ ಪುಟಗಳು ಮತ್ತು ಇತರವುಗಳಿಂದ ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
- ಅಲ್ಲದೆ, ಸ್ಥಾಪಿತ, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಾಗದ ಪ್ರಕಾರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಸರ್ಕಾರಿ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳು, ಕಾಗಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, ಆರ್ಕೈವ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿವರಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಅಸ್ತಿತ್ವಕ್ಕೆ ಬಂದಿತು.
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ. ಈ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಿಖರವಾದ ಮೆಟಾ ವಿವರಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಇಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ ಲೇಖನ ಓದಿ:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/