În această caracteristică pentru invitați, Vatsal Ghiya, CEO și co-fondator al Shaip, a discutat câteva perspective cheie despre importanța seturilor de date de calitate pentru crearea unui model eficient de învățare automată.
Principala concluzie din articol este
- Sunteți conștient de aspectele tehnice implicate în crearea algoritmilor de învățare automată (ML) intuitivi, holistici și de impact? Cu toate acestea, toată lumea a vorbit întotdeauna despre părțile „Finesse” și „Fun” ale creării unui model de învățare automată, dar se discută mai puțin despre funcționalitate. Acest proces implică tehnicile de pre-procesare, baza de colectare a datelor, adnotarea datelor și multe altele.
- În limbajul profan, datele ML sunt o singură entitate prin algoritmi, în ciuda faptului că găzduiesc bucăți disparate de date. Și aceste seturi de date sunt introduse în sistem pentru a antrena algoritmi pentru a identifica modele. Fiecare organizație poate folosi aceste seturi de date conform cerințelor sale de afaceri.
- Și pentru ca algoritmul de învățare automată să identifice modelul corect și precis, necesită seturi de date de calitate care trebuie colectate într-un format pentru a pregăti seturi de date relevante care includ colectarea datelor, preprocesarea și adnotarea. În plus, aceste seturi de date pot fi colectate din mai multe surse, cum ar fi surse guvernamentale, depozitar de învățare automată și motorul de seturi de date Google.
Citeste articolul complet aici:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
