V této funkci pro hosty Vatsal Ghiya, generální ředitel a spoluzakladatel společnosti Shaip, diskutoval o některých klíčových poznatcích o důležitosti kvalitních datových sad pro vytvoření efektivního modelu strojového učení.
Klíčovým poznatkem z článku je
- Jste si vědomi technických záležitostí spojených s vytvářením algoritmů strojového učení (ML) intuitivní, holistické a účinné? Všichni však vždy mluvili o „finesech“ a „zábavných“ částech vytváření modelu strojového učení, ale méně se mluví o funkčnosti. Tento proces zahrnuje techniky předběžného zpracování, základ sběru dat, anotace dat a mnoho dalšího.
- Laicky řečeno, ML data jsou podle algoritmů jedinou entitou, přestože obsahují nesourodé kusy dat. A tyto datové sady jsou dodávány do systému pro trénování algoritmů pro identifikaci vzorů. Každá organizace může tyto datové sady používat podle svých obchodních požadavků.
- A aby algoritmus strojového učení identifikoval správný a přesný vzor, vyžaduje to kvalitní datové sady, které je nutné shromáždit ve formátu pro přípravu relevantních datových sad, které zahrnují sběr dat, předběžné zpracování a anotaci. Tyto datové soubory lze navíc shromažďovat z více zdrojů, jako jsou vládní zdroje, úschovna strojového učení a motor datových sad Google.
Přečtěte si celý článek zde:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
