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这些是关于数据标记的十大常见问题 (FAQ)
每个 ML 工程师都希望开发一个可靠且准确的 AI 模型。数据科学家将近 80% 的时间用于标记和扩充数据。这就是为什么模型的性能取决于用于训练它的数据的质量。由于我们一直在满足企业多样化的 AI 项目需求，我们 […]
来源:Shaip 博客如何减轻偏见？
减轻偏见的唯一解决方案是在偏见引入模型之前主动消除偏见。
数据偏见可以是任何形式——从不具代表性的数据集到反馈回路问题。随时了解最新发展并建立健全的流程标准和框架对于应对不同形式的偏见至关重要。
如何确定训练数据注释过程的优先级？
这是我们被问到的最常见问题之一——在注释时我们应该优先考虑数据集的哪一部分？这是一个有效的问题，尤其是当您拥有大型数据集时。您不必注释整个集合。
您可以使用高级技术来帮助您选择数据集的特定部分并对其进行聚类，以便仅发送注释所需的数据子集。这样，您就可以发送有关模型成功的最重要信息。