Вам важко побудувати ефективну стратегію навчальних даних для машинного навчання? Отримайте кілька ефективних порад у цій проникливій статті, де Ватсал Гія, генеральний директор і співзасновник Shaip, поділився кількома глибокими порадами про те, як створити стратегію навчальних даних для машинного навчання (ML).
Ключові висновки статті:
- На відміну від інших сервісів або рішень, моделі штучного інтелекту не пропонують миттєвих додатків і миттєвих 100% точних результатів. Ці результати та інновації стають кращими лише після додавання якісних даних. Для моделі ML важливо вчитися щодня, щоб зрештою стати найкращим у тому, що вона має робити.
- Але перш ніж оцінювати кількість часу, необхідного для створення моделі ML, життєво важливо визначити суму грошей, яку ваш бізнес міг би інвестувати в навчання моделі. Крім того, якість даних зрештою вирішує ефективність моделі машинного навчання.
- І здебільшого зібрані дані є сирими та неструктурованими. Щоб зробити його зрозумілим, анотація даних має бути послідовною та точною, щоб запобігти спотворенню результатів.
Хочете дізнатися більше про стратегії навчання даних?
Прочитайте повну статтю тут:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
