Onko sinulla vaikeuksia rakentaa tehokasta koulutusdatastrategiaa koneoppimista varten? Saat tehokkaita vinkkejä tästä oivaltavasta artikkelista, jossa Vatsal Ghiya, Shaipin toimitusjohtaja ja toinen perustaja, on jakanut oivaltavia vinkkejä koneoppimisen (ML) koulutusdatastrategian rakentamiseen.
Tärkeimmät poiminta artikkelista ovat:
- Toisin kuin muut palvelut tai ratkaisut, tekoälymallit eivät tarjoa välittömiä sovelluksia ja välittömästi 100 % tarkkoja tuloksia. Nämä tulokset ja innovaatiot kehittyvät enemmän vasta laadukkaan datan lisäämisen jälkeen. On tärkeää, että ML-malli oppii päivä kerrallaan, jotta siitä tulee lopulta paras siinä, mitä sen on tarkoitus tehdä.
- Mutta ennen kuin arvioit ML-mallin rakentamiseen tarvittavan ajan, on tärkeää päättää, kuinka paljon rahaa yrityksesi voi sijoittaa mallisi koulutukseen. Lisäksi tietojen laatu ratkaisee lopulta koneoppimismallin suorituskyvyn.
- Ja suurimman osan ajasta kerätty data on raakaa ja jäsentämätöntä. Jotta tiedot olisivat ymmärrettäviä, merkintöjen on oltava johdonmukaisia ja tarkkoja kauttaaltaan tulosten vääristymisen estämiseksi.
Haluatko tietää lisää datan koulutusstrategioista?
Lue koko artikkeli täältä:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
