تازہ ترین مہمان خصوصیت میں، Vatsal Ghiya CEO اور Shaip کے کوفاؤنڈر نے مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کے لیے ڈیٹا تشریح کی اہمیت پر زور دیا اور ڈیٹا تشریح کے سفر پر جانے سے پہلے پوچھنے کے لیے پانچ اہم بنیادی سوالات کا اشتراک کیا۔
آرٹیکل سے اہم نکات یہ ہیں-
- وہ کہتے ہیں کہ ڈیٹا نیا سونا ہے۔ لیکن کیا آپ اہم بصیرت حاصل کرنے کے لیے ڈیٹا کو صحیح طریقے سے استعمال کر رہے ہیں جو کاروبار کی ترقی کو تیز کرنے اور بہتر مشین لرننگ (ML) ماڈلز بنانے میں مدد دے سکتا ہے؟ کان کنی سے لے کر کرشنگ اور پروسیسنگ تک، ڈیٹا کو مشین لرننگ (ML) کا تجزیہ کرنے اور اسے قابل شناخت فارمیٹ میں تبدیل کرنے سے پہلے کئی مراحل سے گزرنا پڑتا ہے۔
- جہاں تک ڈیٹا تشریح کا تعلق ہے، اس سے نمٹنے کے لیے ہر ادارے کی اپنی ڈیجیٹل حکمت عملی ہوتی ہے۔ اس لیے ڈیٹا کی تشریح کے عمل کے ساتھ شروع کرنے سے پہلے، کچھ غور و فکر پر نظر رکھنا ضروری ہے۔
- یہ اہم سوالات ہیں- کیا آپ کے پاس ڈیٹا ہے، کس ڈیٹا کی تشریح کی ضرورت ہے، کیا کافی ڈیٹا ہاتھ میں ہے، ڈیٹا کتنا صاف ہے، کیا آپ کو ڈیٹا تشریح کے لیے SMEs کی ضرورت ہے؟
یہاں مکمل مضمون پڑھیں:
https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/
