• Buradasın

    Data Annotator olmak için ne gerekli?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri Annotatörü olmak için gerekli olanlar:
    1. Eğitim: Yüksek okul diploması veya GED yeterlidir, ancak Bilgisayar Bilimleri, Dilbilim veya Veri Analizi gibi ilgili bir alanda lisans derecesi faydalı olabilir 1.
    2. Temel Beceriler: Veri manipülasyonu, analizi ve yorumu üzerine kurslar almak, Python gibi temel programlama dillerini öğrenmek önemlidir 1. Ayrıca, SQL ve veri tabanı bilgisi de gereklidir 2.
    3. Dikkatli Olmak: Veri annotationında hassasiyet kritik öneme sahiptir, bu yüzden detaylara dikkat etme becerisi geliştirilmelidir 12.
    4. Teknik Yeterlilik: Annotation araçları, spreadsheet yazılımları ve diğer ilgili araçları kullanabilmek gereklidir 12.
    5. İletişim ve Problem Çözme: Veri annotatörleri, genellikle bir ekibin parçası olarak çalışır ve etkili iletişim kurabilmeli, ayrıca problem çözme becerilerine sahip olmalıdır 12.
    Bu becerilere sahip olanlar, veri annotation alanında kariyerlerine başlayabilir ve makine öğrenimi ve yapay zeka modelleri için yüksek kaliteli veri setleri oluşturabilirler 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. interviewguy.com
        1
      2. labelvisor.com
        2
      3. dataannotation.co
        3
      4. dev.usmanweaving.com
        4
      5. medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Annotate etmek ne demek?

    Annotate etmek, bir metin veya görüntüye kısa açıklamalar veya yorumlar eklemek anlamına gelir. Bu terim ayrıca şu anlamlara da gelebilir: bir kitaba açıklayıcı notlar veya şerhler eklemek; bir veri kümesine açıklama veya bilgi eklemek, örneğin bir kelimenin isim veya fiil olup olmadığını belirten bir etiket eklemek.
    5 kaynak

    Data annotator çevirmen olarak ne iş yapar?

    Veri annotatörü, çevirmen olarak değil, makine öğrenimi ve yapay zeka modelleri için veri etiketleme ve açıklama ekleme işlemleri yapar. Görevleri arasında: - Metin, görüntü, video veya ses gibi verileri incelemek ve etiketlemek; - Veri setlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini kontrol etmek; - Makine öğrenimi ekibiyle işbirliği yaparak veri modellerini iyileştirmek; - Annotasyon araçlarını ve yazılımlarını kullanmak; - Veri gizliliğini korumak ve etik kurallara uymak.
    5 kaynak

    Data nedir?

    Data (veri), işlenebilir duruma getirilmiş, anlamlı bilgiler içeren sayısal veya elektronik bilgilerdir. Data, birçok farklı kaynaktan gelir ve metin, görüntü, ses, video veya sayılar gibi çeşitli formatlarda olabilir. Data, işletmeler için önemli bir varlıktır çünkü doğru şekilde kullanıldığında, işletmelerin daha iyi kararlar almasına, müşteri ihtiyaçlarını anlamasına, operasyonlarını optimize etmesine ve daha pek çok alanda fayda sağlamasına olanak tanır. Data, aynı zamanda bireyler için de önemli bir varlıktır.
    5 kaynak

    Annotation ne demek?

    Annotation kelimesi, bir belge veya bilgi parçasıyla ilişkili ek bilgileri ifade eder. Bazı anlamları: açıklama, not; yorum, haşiye; çıkmalar, açıklayıcı notlar; genetik dizilerin bilgi yapısı ile ilgili metadata; bir metne eklenen bilgiler. Ayrıca, "annotation" kelimesi, "ek açıklama ekleme" veya "not eklemek" anlamlarında fiil olarak da kullanılabilir.
    5 kaynak