İçerik denetimi ve toksisite tespiti için veri seti hazırlama
İçerik Denetimi ve Toksisite Tespiti için Veri Seti Hazırlama
Veri seti hazırlarken dikkat edilmesi gereken birkaç önemli adım vardır:- Hedef Belirleme: Denetim ve tespit aşamasında ne tür içeriklerin izleneceği belirlenmelidir.
- Kaynak Seçimi: Veri, güvenilir kaynaklardan toplanmalı. Sosyal medya, forumlar veya haber siteleri gibi çeşitli kanallar kullanılabilir.
- Veri Toplama: Otomatik web kazıyıcılar veya API\'ler kullanarak veriler toplanabilir.
- Etiketleme: Toplanan veriler, toksik içerik, nefret söylemi veya saldırganlık gibi sınıflara etiketlenmeli.
- Temizlik ve Ön İşleme: Gereksiz bilgiler temizlenmeli, dil düzeltmeleri yapılmalı.
- Doğruluk Kontrolü: Müdahil uzmanlar tarafından etiketlerin doğruluğu kontrol edilmelidir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri analizinde kullanılan varyans nedir ve nasıl hesaplanır?
- Veri etiği nedir?
- Decision tree nedir?
- Optimizasyon tekniklerini kullanarak veri tabaninda büyük veri setleri üzerinde performansı artırmak için hangi matematiksel hesaplamalar ve algoritmalar kullanılabilir?
- Mühendislikte data science nedir ve hangi alanlarda kullanılır?
- Seaborn nedir ve ne işe yarar?
- Bulut veri ambarları: BigQuery, Redshift ve Snowflake farkları
- Hiperparametre optimizasyonu: GridSearch, RandomSearch ve Bayesian
- Çok sınıflı sınıflandırmada macro–micro–weighted F1 farkları
- Zaman serisi anomali tespiti için STL ve BOCPD yaklaşımları
- Karar ağaçları ve rastgele orman (Random Forest) ne zaman avantaj sağlar?
- Veri Nedir?
- Standartlaştırma ve normalizasyon nedir?
- Keras nedir?
- Kredi skorlama gibi düzenlemeli alanlarda model dokümantasyonu
- Veri kalite kontrolleri: great_expectations ve test veri setleri
- TensorFlow nedir?
- Overfitting nedir ve nasıl önlenir?
- PyTorch nedir?
- K-fold, stratified k-fold ve time series split arasındaki farklar