Te străduiești să construiești o strategie eficientă de date de antrenament pentru Machine Learning? Obțineți câteva sfaturi eficiente în acest articol perspicace, în care Vatsal Ghiya, CEO și co-fondator al Shaip, a împărtășit câteva sfaturi perspicace despre cum să construiți o strategie de date de instruire pentru Machine Learning (ML).
Principalele concluzii din articol sunt:
- Spre deosebire de alte servicii sau soluții, modelele AI nu oferă aplicații instantanee și rezultate 100% exacte imediat. Aceste rezultate și inovații evoluează mai mult doar după adăugarea datelor de calitate. Este important ca modelul ML să învețe o zi în și afară pentru a deveni în cele din urmă cel mai bun în ceea ce ar trebui să facă.
- Dar, înainte de a estima cantitatea de timp necesară pentru a construi un model ML, este vital să decideți asupra sumei de bani pe care afacerea dvs. ar putea investi în formarea modelului dvs. Mai mult, calitatea datelor decide în cele din urmă performanța modelului de învățare automată.
- Și de cele mai multe ori datele colectate sunt brute și nestructurate. Pentru a fi ușor de înțeles, adnotarea datelor trebuie să fie consecventă și precisă pe tot parcursul, pentru a preveni deformarea rezultatelor.
Doriți să aflați mai multe despre strategiile de formare a datelor?
Citiți articolul integral aici:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
