AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် အတွေ့အကြုံ နှစ် 20 ကျော်ရှိသော အမှတ်စဉ် စွန့်ဦးတီထွင်သူ Vatsal Ghiya သည် Machine Learning (ML) တွင် ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းအား မည်သို့မည်ပုံပြုလုပ်ရမည်ကို ဤနောက်ဆုံးထွက်ဧည့်သည်အင်္ဂါရပ်တွင် အဓိကအချက်အချို့ကို မျှဝေခဲ့သည်။
ဆောင်းပါးမှ အဓိကအချက်များ-
- သင်လိုအပ်သော AI စနစ်မျိုးရှိရှိ၊ ဒေတာသည် ပထမဦးစားပေးဖြစ်ပြီး တိကျသောရလဒ်များရရှိနိုင်ရန် ၎င်းသည် အရည်အသွေးဒေတာဖြစ်ရပါမည်။ ဒေတာသည် ကြီးမားပြီး အရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းထားသင့်သည်နှင့်အမျှ ဤနှစ်ခုစလုံးကို တိကျစွာလုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ကြီးမားသောအလုပ်ဖြစ်သည်။ စက်တွင်းရင်းမြစ်များ၊ CRM၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များ၊ စာရွက်များ၊ ဆင်းသက်သည့်စာမျက်နှာများနှင့် အခြားအရာများမှ ဒေတာကို သင်ရနိုင်သည်။
- ထို့အပြင်၊ နယ်ပယ်၊ လူဦးရေစာရင်းနှင့် စျေးကွက်အပိုင်းအလိုက် ဒေတာကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်သည်။ အစိုးရဝဘ်ဆိုဒ်များ၊ Kaggle ဒေတာအတွဲများ၊ မော်ကွန်းတိုက်များနှင့် အခြားအရာများ ရှိပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာအရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းရန်၊ ၎င်းအား သင့်လျော်သောအသေးစိတ်အချက်အလက်များဖြင့် ရှင်းလင်းပြီး တံဆိပ်တပ်ထားရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းမှာ စက်သင်ယူမှု ပေါ်ပေါက်လာခဲ့သည်။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ဒေတာပုံစံကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် နည်းလမ်းသုံးမျိုးမှာ အားဖြည့်သင်ကြားမှု၊ ကြီးကြပ်မှုသင်ယူမှုနှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုတို့ဖြစ်သည်။ ဤသင်ယူမှုကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် တိကျသော meta အသေးစိတ်များနှင့် အရေးကြီးသောအချက်များဖြင့် စက်သင်ယူမှုတွင် ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းကို ထိရောက်စွာ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
