В этой гостевой статье Ватсал Гия, генеральный директор и соучредитель Shaip, обсудил некоторые ключевые идеи о важности качественных наборов данных для создания эффективной модели машинного обучения.
Ключевой вывод из статьи
- Знаете ли вы о технических особенностях, связанных с созданием интуитивно понятных, целостных и эффективных алгоритмов машинного обучения (ML)? Однако все всегда говорили о «изящных» и «забавных» аспектах создания модели машинного обучения, но меньше обсуждается функциональность. Этот процесс включает в себя методы предварительной обработки, основы сбора данных, аннотирование данных и многое другое.
- На языке непрофессионала данные ML представляют собой единый объект для алгоритмов, несмотря на то, что они содержат разрозненные фрагменты данных. И эти наборы данных передаются в систему для обучения алгоритмов идентификации закономерностей. Каждая организация может использовать эти наборы данных в соответствии со своими бизнес-требованиями.
- И чтобы алгоритм машинного обучения определил правильный и точный шаблон, требуются качественные наборы данных, которые должны быть собраны в формате для подготовки соответствующих наборов данных, включая сбор данных, предварительную обработку и аннотирование. Более того, эти наборы данных могут быть собраны из нескольких источников, таких как государственные источники, хранилище машинного обучения и механизм наборов данных Google.
Читайте полный текст статьи здесь:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
