Δυσκολεύεστε να δημιουργήσετε μια αποτελεσματική στρατηγική δεδομένων εκπαίδευσης για τη Μηχανική Μάθηση; Λάβετε μερικές αποτελεσματικές συμβουλές σε αυτό το οξυδερκές άρθρο όπου ο Vatsal Ghiya, Διευθύνων Σύμβουλος και συνιδρυτής της Shaip μοιράστηκε μερικές διορατικές συμβουλές για το πώς να δημιουργήσετε μια στρατηγική δεδομένων εκπαίδευσης για τη Μηχανική Μάθηση (ML).
Τα βασικά σημεία από το άρθρο είναι:
- Σε αντίθεση με άλλες υπηρεσίες ή λύσεις, τα μοντέλα AI δεν προσφέρουν άμεσες εφαρμογές και άμεσα 100% ακριβή αποτελέσματα. Αυτά τα αποτελέσματα και οι καινοτομίες εξελίσσονται περισσότερο μόνο μετά την προσθήκη ποιοτικών δεδομένων. Είναι σημαντικό για το μοντέλο ML να μάθει μια μέρα μέσα και έξω για να γίνει τελικά το καλύτερο σε αυτό που υποτίθεται ότι κάνει.
- Ωστόσο, πριν υπολογίσετε τον χρόνο που απαιτείται για την κατασκευή ενός μοντέλου ML, είναι ζωτικής σημασίας να αποφασίσετε για το ποσό των χρημάτων που θα μπορούσε να επενδύσει η επιχείρησή σας για την εκπαίδευση του μοντέλου σας. Επιπλέον, η ποιότητα των δεδομένων αποφασίζει τελικά την απόδοση του μοντέλου Machine Learning.
- Και τις περισσότερες φορές τα δεδομένα που συλλέγονται είναι ακατέργαστα και αδόμητα. Για να γίνει κατανοητό, ο σχολιασμός δεδομένων πρέπει να είναι συνεπής και ακριβής για να αποφευχθεί η παραμόρφωση των αποτελεσμάτων.
Θέλετε να μάθετε περισσότερα για τις στρατηγικές εκπαίδευσης δεδομένων;
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
