Ebben a vendégjátékban Vatsal Ghiya, a Shaip vezérigazgatója és társalapítója néhány kulcsfontosságú meglátást taglalt a minőségi adatkészletek fontosságáról egy hatékony gépi tanulási modell létrehozásában.
A cikk legfontosabb eleme az
- Tisztában van az intuitív, holisztikus és hatásos gépi tanulási (ML) algoritmusok létrehozásával kapcsolatos technikai részletekkel? Azonban mindenki mindig a gépi tanulási modell létrehozásának „finom” és „szórakoztató” részeiről beszélt, de a funkcionalitásról kevesebb szó esik. Ez a folyamat magában foglalja az előfeldolgozási technikákat, az adatgyűjtés alapját, az adatok megjegyzéseit és még sok mást.
- A laikusok nyelvén az ML adatok egyetlen entitást képeznek az algoritmusok szerint, annak ellenére, hogy különböző adattömböket tartalmaznak. Ezeket az adatkészleteket pedig betáplálják a rendszerbe, hogy algoritmusokat tanítsanak a minták azonosítására. Minden szervezet üzleti igényeinek megfelelően használhatja ezeket az adatkészleteket.
- Ahhoz pedig, hogy a gépi tanulási algoritmus azonosítsa a helyes és pontos mintát, minőségi adatkészletekre van szükség, amelyeket olyan formátumban kell összegyűjteni, hogy előkészítsék a releváns adatkészleteket, amelyek magukban foglalják az adatgyűjtést, az előfeldolgozást és a megjegyzéseket. Ezenkívül ezek az adatkészletek több forrásból is gyűjthetők, például kormányzati forrásokból, gépi tanulási letétkezelőből és Google adatkészlet-motorból.
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
