Vatsal Ghiya a serial manceps cum plus quam XX annis experientiae in AI programmate communicavit notam aliquam in quam ad automata data in machina discendi (ML) in hoc recentissimo hospite.
Key Takeaways ex articuli are-
- In materia quamcumque AI systematis desideras, notitia prima prioritas est et notitia qualitatis debet esse ut certos eventus comprehendere possis. Ut perspectum est, notitia ingens et qualitas servari debent, utrumque accurate processus mammoth opus est. Notitia ex facultatibus internis, CRM, analyticis, schedae, paginas appulsu, et aliis datas accipere potes.
- Item, notitia per angulum, diam et mercatum segmentum deponi potest. Paginae imperii sunt, datasets Kaggle, archivum, et plura. Praeterea, ad qualitatem datam conservandam, debet purgari et intitulatum singulis congruis et ubi apparatus eruditionis exstitit.
- Tres modi, qui in machina discendi automatare possunt exemplandi data sunt, supplementum ad discendum, addiscendi diligentiam, addiscendam invisibilem. Hac eruditione utens, pensatio notitiae efficienter automari possunt in machina discendi cum singularibus accurate meta et criticis factoribus.
Read the full hic articulus:
https://ai-forum.com/opinion/3-methods-of-automatic-data-labeling-in-machine-learning/
