Почему сбор данных так важен для обучения ML моделей ? 🤩Машинное обучение — это процесс, в котором мы обучаем программы (модели) выполнять различные задачи. Одной из таких задач является классификация объектов — например, определение темы текста, классификация изображений или анализ аудио. Важно понимать, что классифицировать можно не только целые объекты, но и их части: в изображении можно различать собак, кошек, светофоры и многое другое.

Когда мы говорим о текстах, задача классификации становится еще интереснее. Мы можем определять тематику текста (например, спорт, политика, экономика) или эмоциональный окрас (какие эмоции автор выражает). Даже каждое отдельное слово в тексте можно классифицировать, например, как именованную сущность (имя политика или название города).

Однако для того, чтобы программа понимала, что к чему, нужно обучить ее на правильных данных. Например, чтобы модель могла различать тексты на тему спорта и на другие темы, нужно собрать два набора данных: один с текстами о спорте, второй — с текстами на любые другие темы (примеры датасетов представлены в прикрепленных изображениях). Это просто, если задачей является что-то популярное, вроде спортивных новостей, но что делать, когда задача сложная и требует уникальных данных?

🤯Сложность сбора данных: Иногда нужный датасет может быть очень специфическим или эксклюзивным, и найти его в открытом доступе — настоящая проблема. Например, собрать данные о спорте на нескольких языках или на нестандартные темы — задача гораздо сложнее.

⭐️Как решить эту проблему? 🚀Скаути уже решает задачу сбора данных с помощью автоматизированных систем, использующих Telegram-каналы!

В нашей платформе собрано более 400 тысяч каналов, разделенных по различным тематикам. Вам достаточно выбрать нужные каналы и создать задачу — Скаути соберет для вас все необходимые данные, и это можно сделать прямо сейчас и бесплатно!

🔗 Регистрируйтесь и начинайте работать со Скаути!