Освоение операций по маркировке В своей простейшей форме маркировка данных — это процесс преобразования неструктурированных данных в структурированные данные, то есть помеченные данные, используемые для обучения модели машинного обучения. Для команд машинного обучения, которые только начинают свой путь, может быть неясно, на каких показателях следует сосредоточиться и улучшить при построении конвейера маркировки данных. Хотя операции по этикетированию могут показаться довольно новым..

Посмотрим правде в глаза, большинство специалистов по данным боятся аннотаций. Это процесс ручной маркировки элементов в примерах обучения машинному обучению с учителем, чтобы установить истину для обучения модели машинного обучения. Проблемы определения спецификаций аннотаций данных связаны с характером, а не со сложностью задачи. Это почему? Примите итеративный характер спецификаций аннотаций. Хотя у вас есть преимущество, когда вы можете предвидеть все требования в начале..

Комплексная платформа для аннотации данных для машинного обучения Современные модели машинного обучения с учителем (ML) достигли высочайшего уровня точности при решении традиционно сложных задач, опираясь на массивные высококачественные наборы данных с ручной маркировкой. Курсы машинного обучения, учебные пособия и задачи Kaggle предоставляют чистые помеченные данные и сосредоточены на творческой разработке функций и оптимизации производительности модели на нереалистичном (чистом)..