IOT dla wszystkich — Shaip

Skuteczne metody tworzenia strategii danych szkoleniowych ML

Masz problem ze zbudowaniem skutecznej strategii danych szkoleniowych dla uczenia maszynowego? Zapoznaj się z kilkoma skutecznymi wskazówkami z tego wnikliwego artykułu, w którym Vatsal Ghiya, dyrektor generalny i współzałożyciel firmy Shaip, podzielił się kilkoma wnikliwymi wskazówkami dotyczącymi tworzenia strategii danych szkoleniowych dla uczenia maszynowego (ML).

Kluczowe wnioski z artykułu to:

  • W przeciwieństwie do innych usług lub rozwiązań, modele AI nie oferują natychmiastowych aplikacji i natychmiastowych 100% dokładnych wyników. Te wyniki i innowacje stają się bardziej rozwinięte dopiero po dodaniu danych jakościowych. Ważne jest, aby model ML uczył się dzień po dniu, aby ostatecznie stać się najlepszym w tym, co ma robić.
  • Jednak przed oszacowaniem ilości czasu potrzebnego do zbudowania modelu uczenia maszynowego ważne jest, aby zdecydować, ile pieniędzy firma może zainwestować w szkolenie modelu. Co więcej, jakość danych ostatecznie decyduje o wydajności modelu uczenia maszynowego.
  • A przez większość czasu zebrane dane są surowe i nieustrukturyzowane. Aby było to zrozumiałe, adnotacje danych muszą być spójne i dokładne w całym tekście, aby zapobiec zniekształceniu wyników.

Chcesz dowiedzieć się więcej o strategiach uczenia danych?

Przeczytaj cały artykuł tutaj:

https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning

Podziel społecznej

Omówmy dzisiaj Twoje wymagania dotyczące danych szkoleniowych AI.