Tässä vierastilaisuudessa Vatsal Ghiya, Shaipin toimitusjohtaja ja toinen perustaja, on keskustellut tärkeistä oivalluksista laadukkaiden tietojoukkojen merkityksestä tehokkaan koneoppimismallin luomisessa.
Tärkein poisto artikkelista on
- Oletko tietoinen teknisistä seikoista, jotka liittyvät intuitiivisten, kokonaisvaltaisten ja vaikuttavien koneoppimisalgoritmien luomiseen? Kaikki ovat kuitenkin aina puhuneet koneoppimismallin luomisen hienoista ja hauskoista osista, mutta vähemmän puhutaan toiminnallisuudesta. Tämä prosessi sisältää esikäsittelytekniikat, tiedonkeruun perustan, tietojen merkinnät ja paljon muuta.
- Maallikon kielellä ML-data on algoritmien mukaan yksi kokonaisuus huolimatta siitä, että se sisältää erilaisia datapalstoja. Ja nämä tietojoukot syötetään järjestelmään algoritmien kouluttamiseksi tunnistamaan kuvioita. Jokainen organisaatio voi käyttää näitä tietojoukkoja liiketoimintavaatimustensa mukaisesti.
- Ja jotta koneoppimisalgoritmi tunnistaa oikean ja tarkan mallin, tarvitaan laadukkaita tietojoukkoja, jotka on kerättävä sellaisessa muodossa, että voidaan valmistaa asiaankuuluvat tietojoukot, jotka sisältävät tiedonkeruun, esikäsittelyn ja huomautusten tekemisen. Lisäksi nämä tietojoukot voidaan kerätä useista lähteistä, kuten valtion lähteistä, koneoppimisvarastosta ja Googlen tietojoukkomoottorista.
Lue koko artikkeli:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
