Edouard d'Archimbaud ingénieur en machine learning et CTO fondateur de Kili Technology , est l’invité de l’épisode 21 de #DataDriven101. Il nous parle des difficultés liées à l'annotation de données pour le machine learning et explique pourquoi la qualité de la donnée est essentielle pour obtenir des modèles fiables.

Garbage in -> Garbage out !

Mots clés : 

• Dataset: un ensemble de données qui est utilisé pour entraîner, tester et évaluer des modèles de machine learning.
• Métadonnées: des données qui décrivent les caractéristiques des données, telles que leur format, leur source, leur qualité et leur provenance.
• Batch: un ensemble de données qui est traité en même temps, souvent divisé en lots plus petits pour faciliter l'annotation et le traitement.
• Plateforme d'annotation: une plateforme logicielle conçue pour faciliter l'interaction entre les humains et les données, permettant de visualiser, de naviguer et d'annoter des données de manière efficace et précise.
  

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