Vatsal Ghiya 是一位在 AI 软件领域拥有 20 多年经验的连续创业者，在此最新的来宾专题中分享了一些关于如何在机器学习 (ML) 中自动化数据标记的主题演讲。
文章的要点是-
- 无论你需要什么样的人工智能系统，数据都是第一位的，必须是高质量的数据，这样才能得到准确的结果。 正如我们所看到的那样，数据量很大，质量应该保持，准确地处理这两者是一项艰巨的任务。 您可以从内部资源、CRM、分析、工作表、登陆页面等获取数据。
- 此外，还可以根据细分市场、人口统计数据和细分市场下载数据。 有政府网站、Kaggle 数据集、档案等。 此外，为了保持数据质量，需要对其进行清理并使用适当的细节进行标记，这就是机器学习应运而生的地方。
- 可以在机器学习中自动进行数据建模的三种方法是强化学习、监督学习和无监督学习。 使用这种学习，数据标签可以在机器学习中高效地自动化，具有准确的元细节和关键因素。
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https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
