在最新的嘉宾专题中，Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghiya 强调了数据注释对于训练机器学习模型的重要性，并分享了在开始数据注释之旅之前要问的五个关键基本问题。
文章的要点是-
- 他们说数据是新的黄金。 但是，您是否以正确的方式使用数据来获得有助于加速业务增长和创建更好的机器学习 (ML) 模型的关键见解？ 数据从挖掘到破碎加工，要经过一系列的步骤，机器学习（ML）才能对其进行分析，并将其转化为可识别的格式。
- 就数据标注而言，每个组织都有自己的数字化战略来应对。 因此，在开始数据注释过程之前，跟踪一些注意事项至关重要。
- 这些关键问题是——你有数据吗，哪些数据需要标注，手头有足够的数据，数据有多干净，是否需要 SME 进行数据标注？
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https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/
