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 bilimine başlangıç için yol haritası: hangi konulardan başlamalıyım?
- Eğitim ve öğretimde veri analitiği kullanımı
- Veri örneklemesi nasıl yapılır?
- Denetimli öğrenme nedir?
- Deney izleme: MLflow ile deney, parametre ve metrik kaydı
- Boyut indirgeme: PCA, t-SNE ve UMAP ne zaman tercih edilir?
- ROC eğrisi nedir?
- Veri mimarisi nasıl tasarlanır?
- Öğrenme eğrileri ile veri yeterliliği ve model kapasitesi teşhisi
- Metrik gardırobu: iş hedefi değiştiğinde metrikleri nasıl güncellersiniz?
- Aykırı değerler nasıl bulunur?
- Tahmin modelleri nasıl oluşturulur?
- Naive Bayes nasıl çalışır?
- One-hot encoding nedir?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamaları nelerdir?
- Yapay zeka veri bilimiyle nasıl ilişkilidir?
- Veri temizleme (data cleaning) nasıl yapılır?
- Maliyet duyarlı öğrenme ve iş metriği ile model metriğini hizalama
- Veri analizi ile veri bilimi arasındaki fark nedir?
- Bulut veri ambarları: BigQuery, Redshift ve Snowflake farkları
