Küszködik egy hatékony képzési adatstratégia felépítésével a gépi tanuláshoz? Hatékony tippeket kaphat ebben a szemléletes cikkben, amelyben Vatsal Ghiya, a Shaip vezérigazgatója és társalapítója megosztott néhány éleslátó tippet a Machine Learning (ML) képzési adatstratégiájának felépítéséhez.
A cikk legfontosabb kivonatai a következők:
- Más szolgáltatásokkal vagy megoldásokkal ellentétben az AI modellek nem kínálnak azonnali alkalmazásokat és azonnali 100%-os pontos eredményeket. Ezek az eredmények és újítások csak a minőségi adatok hozzáadása után fejlődnek tovább. Fontos, hogy az ML modell napról napra tanuljon, hogy végül a legjobb legyen abban, amit tennie kell.
- Mielőtt azonban megbecsülné az ML-modell felépítéséhez szükséges időt, létfontosságú, hogy eldöntse, mennyi pénzt fektethet be vállalkozása a modell képzésébe. Ezenkívül az adatok minősége végül meghatározza a gépi tanulási modell teljesítményét.
- Az összegyűjtött adatok pedig legtöbbször nyersek és strukturálatlanok. Az érthetővé tétel érdekében az adatok torzításának elkerülése érdekében az adatfeljegyzéseknek következetesnek és pontosnak kell lenniük.
Szeretne többet megtudni az adatképzési stratégiákról?
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
