6 Data-etiketteringspraktyke om soekrelevansie te verbeter
Soekrelevansie is 'n kritieke faktor in die verbetering van handelsmerkherkenning en gebruikerservaring. Data-etikettering kan besighede help om beter soekrelevansie te bereik deur masjienleermodelle te bou en op te lei om akkurate resultate te lewer.
Die blogpos bespreek ses data-etiketteringspraktyke om soekrelevansie te verbeter:
- Evalueerder opleiding: Data-annoteerders moet opgelei word om binne streng riglyne te werk en data-etikettering van hoë gehalte te verseker.
- Navraagsteekproefneming: Navraagsteekproefneming help om vooroordeel te minimaliseer en verseker dat die verteenwoordigende data korrek is vir die groter datastel.
- Data etikettering projek ontwerp: Data-etiketteringsprojekte moet 'n goed gedefinieerde ontwerpwerkvloei hê om die enorme taak in kleiner en eenvoudiger take af te breek.
- Onttrek gediversifiseerde data: Data moet uit verskeie bronne ingesamel word, wat diversiteit in demografie, tale, geografiese streke, ouderdomsgroepe en soekvoorkeure verseker.
- Datastel skoonmaak: Datastel skoonmaak is noodsaaklik om verkeerde, korrupte en verkeerd geformateerde data reg te stel. Dit sal help om die akkuraatheid van die KI-model te verbeter.
- Begin loodsprojekte: Loodsprojekte is 'n goeie manier om die doeltreffendheid van die data-etiketteringstrategieë te toets en die tyd wat nodig is om die hele projek te voltooi, te bepaal.
Die blogpos beklemtoon ook die belangrikheid van data-etikettering vir soekrelevansie en hoe dit besighede kan help om produkontwikkeling en besluitneming te verbeter.
Lees die volledige artikel hier:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
