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Tenho experiência inicial no treinamento e rotulagem de dados para IA, adquirida por meio de projetos práticos e estudos introdutórios. Participei de atividades como anotação de imagens para detecção de objetos (criação de bounding boxes), classificação de textos por sentimento (positivo/negativo/neutro) e transcrição de áudios para modelos de NLP. Nessas tarefas, aprendi a seguir diretrizes de rotulagem, garantir consistência nas anotações e revisar dados para minimizar erros, utilizando ferramentas simples como planilhas ou plataformas como Label Studio e Make Sense. Além disso, estudei conceitos fundamentais como viés de anotação, balanceamento de classes e a importância da qualidade dos dados para o desempenho dos modelos. Embora esteja no início da jornada, desenvolvi atenção aos detalhes, disciplina para lidar com grandes volumes de informações e uma compreensão prática de como a curadoria manual impacta resultados de IA. Estou motivado a aprofundar conhecimentos em técnicas mais avançadas, como anotação semissupervisionada e uso de LLMs para rotulagem assistida.
Ainda não tenho experiência prática em rotulagem de dados, mas estou estudando os fundamentos de anotação e qualidade de dados para IA, com grande interesse em desenvolver essa habilidade.
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Infelizmente ainda não tenho nenhuma
