Пытаетесь создать эффективную стратегию обучающих данных для машинного обучения? Получите несколько эффективных советов в этой проницательной статье, в которой Ватсал Гия, генеральный директор и соучредитель Shaip, поделился некоторыми полезными советами о том, как построить стратегию обучения данных для машинного обучения (ML).
Основные выводы из статьи:
- В отличие от других сервисов или решений, модели ИИ не предлагают мгновенных приложений и немедленных 100% точных результатов. Эти результаты и инновации становятся более развитыми только после добавления качественных данных. Для модели машинного обучения важно учиться изо дня в день, чтобы в конечном итоге стать лучшим в том, что она должна делать.
- Но прежде чем оценивать количество времени, необходимое для создания модели машинного обучения, очень важно решить, сколько денег ваш бизнес может инвестировать в обучение вашей модели. Более того, качество данных в конечном итоге определяет производительность модели машинного обучения.
- И большую часть времени собираемые данные являются необработанными и неструктурированными. Чтобы сделать его понятным, аннотации данных должны быть последовательными и точными во всем, чтобы предотвратить искажение результатов.
Хотите узнать больше о стратегиях обучения данных?
Читай полную статью здесь:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
