У цьому гостьовому виступі Вацал Гія, генеральний директор і співзасновник Shaip, обговорив деякі ключові ідеї щодо важливості якісних наборів даних для створення ефективної моделі машинного навчання.
Ключовий висновок зі статті такий
- Чи знаєте ви про технічні особливості створення інтуїтивно зрозумілих, цілісних і ефективних алгоритмів машинного навчання (ML)? Проте всі завжди говорили про «вишуканість» і «забаву» у створенні моделі машинного навчання, але менше обговорювали функціональність. Цей процес включає в себе методи попередньої обробки, основи збору даних, анотації даних і багато іншого.
- Говорячи мовою неспеціаліста, дані ML є єдиною сутністю за алгоритмами, незважаючи на те, що містять різні фрагменти даних. І ці набори даних вводяться в систему для навчання алгоритмів ідентифікації закономірностей. Кожна організація може використовувати ці набори даних відповідно до своїх бізнес-вимог.
- А щоб алгоритм машинного навчання виявляв правильний і точний шаблон, потрібні якісні набори даних, які потрібно зібрати у форматі для підготовки відповідних наборів даних, що включає збір даних, попередню обробку та анотування. Крім того, ці набори даних можна збирати з багатьох джерел, таких як державні джерела, депозитарій машинного навчання та система наборів даних Google.
Прочитайте повну статтю тут:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/