Snažíte se vytvořit efektivní strategii tréninkových dat pro strojové učení? Získejte několik účinných tipů v tomto užitečném článku, kde Vatsal Ghiya, generální ředitel a spoluzakladatel společnosti Shaip, sdílel několik užitečných tipů, jak vytvořit strategii tréninkových dat pro strojové učení (ML).
Klíčové poznatky z článku jsou:
- Na rozdíl od jiných služeb nebo řešení nenabízí modely umělé inteligence okamžité aplikace a okamžitě 100% přesné výsledky. Tyto výsledky a inovace se více vyvinou až po přidání kvalitních dat. Je důležité, aby se model ML učil den co den, aby se nakonec stal nejlepším v tom, co má dělat.
- Než však odhadnete množství času potřebného k vytvoření modelu ML, je důležité rozhodnout o množství peněz, které by vaše firma mohla investovat do školení vašeho modelu. Navíc kvalita dat nakonec rozhoduje o výkonu modelu strojového učení.
- A většinu času jsou shromážděná data nezpracovaná a nestrukturovaná. Aby byla anotace dat srozumitelná, musí být konzistentní a přesná, aby nedocházelo ke zkreslení výsledků.
Chcete se dozvědět více o strategiích školení dat?
Přečtěte si celý článek zde:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
