Σε αυτό το guest feature, ο Vatsal Ghiya, Διευθύνων Σύμβουλος και Συνιδρυτής της Shaip, έχει συζητήσει ορισμένες βασικές γνώσεις σχετικά με τη σημασία των ποιοτικών συνόλων δεδομένων για τη δημιουργία ενός αποτελεσματικού μοντέλου μηχανικής μάθησης.
Το βασικό στοιχείο από το άρθρο είναι
- Γνωρίζετε τις τεχνικές λεπτομέρειες που εμπλέκονται στη δημιουργία αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (ML) διαισθητικών, ολιστικών και επιδραστικών; Ωστόσο, όλοι πάντα μιλούσαν για τα "Φινετσάτα" και "Διασκεδαστικά" μέρη της δημιουργίας ενός μοντέλου μηχανικής εκμάθησης, αλλά λιγότερο συζητείται για τη λειτουργικότητα. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει τις τεχνικές προεπεξεργασίας, τη βάση συλλογής δεδομένων, τον σχολιασμό δεδομένων και πολλά άλλα.
- Στη γλώσσα του λαού, τα δεδομένα ML είναι μια ενιαία οντότητα από τους αλγόριθμους παρά το γεγονός ότι φιλοξενούν ανόμοια κομμάτια δεδομένων. Και αυτά τα σύνολα δεδομένων τροφοδοτούνται στο σύστημα για να εκπαιδεύσουν αλγόριθμους για τον εντοπισμό προτύπων. Κάθε οργανισμός μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτά τα σύνολα δεδομένων σύμφωνα με τις επιχειρηματικές του απαιτήσεις.
- Και για να καταστήσει τον αλγόριθμο μηχανικής εκμάθησης να αναγνωρίσει το σωστό και ακριβές μοτίβο απαιτούνται ποιοτικά σύνολα δεδομένων που πρέπει να συλλέγονται σε μορφή για να προετοιμαστούν σχετικά σύνολα δεδομένων που περιλαμβάνουν συλλογή δεδομένων, προεπεξεργασία και σχολιασμό. Επιπλέον, αυτά τα σύνολα δεδομένων μπορούν να συλλεχθούν από πολλαπλές πηγές, όπως κυβερνητικές πηγές, αποθετήριο μηχανικής μάθησης και μηχανή συνόλων δεδομένων Google.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
