您决定需要构建一个人工智能? Apr 16, 2024 4:27:24 GMT -5 Quote Select PostDeselect PostLink to PostMemberGive GiftBack to Top Post by account_disabled on Apr 16, 2024 4:27:24 GMT -5 人工智能模型所需的标记数据量。使用这些方法通常可以使用原本可能需要的一小部分标记数据来构建良好的人工智能模型。获取有关人工智能和数据领先的最新动态每月深入了解人工智能如何影响您的组织以及它对您的公司和客户意味着什么。你的电子邮件是什么报名隐私政策收集大量标记数据既昂贵又困难。想象一下您是一家家庭办公家具制造商的首席执行官。您的客户在电子商务网站和社交媒体上发布对您产品的评论其中一些评论提供了有关潜在产品缺陷和改进的宝贵见解。由于您的业务正在快速增长评论内容的数量已经增长到无法手动阅读每一篇内容并收集其改进产品的潜力的水平。模型该模型可以读取每条评论并评估它是否包含缺陷改进想法或两者都不包含。有了这样的模型您就可以将相关评论 希腊电报数据 发送给正确的团队进行跟进。解决这个问题的传统人工智能方法包括以下步骤组装评论数据集设计。一个流程为每项审查贴上改进缺陷或两者都不是的标签招募标注人员团队并培训他们准确标注数据标记数千如果不是数万条评论利用这个评论和标签数据集在试错过程中构建一系列人工智能模型直到得到一个可以以可接受的精度对评论进行分类的模型。第步和第步可能比表面上看起来更加困难和昂贵。与查看图像并确定它是狗还是猫不同确定评论是否具有产品改进想。