W tym gościnnym artykule Vatsal Ghiya, dyrektor generalny i współzałożyciel Shaip, omówił kilka kluczowych spostrzeżeń na temat znaczenia wysokiej jakości zestawów danych w tworzeniu skutecznego modelu uczenia maszynowego.
Kluczowym wnioskiem z artykułu jest
- Czy znasz szczegóły techniczne związane z tworzeniem intuicyjnych, holistycznych i skutecznych algorytmów uczenia maszynowego (ML)? Jednak wszyscy zawsze mówili o „Finezji” i „Zabawie” w tworzeniu modelu uczenia maszynowego, ale mniej mówi się o funkcjonalności. Proces ten obejmuje techniki wstępnego przetwarzania, podstawę gromadzenia danych, adnotację danych i wiele innych.
- W języku laika dane ML są jednym bytem według algorytmów, mimo że zawierają różne fragmenty danych. Te zestawy danych są wprowadzane do systemu w celu trenowania algorytmów w celu identyfikacji wzorców. Każda organizacja może korzystać z tych zestawów danych zgodnie ze swoimi wymaganiami biznesowymi.
- A aby algorytm uczenia maszynowego identyfikował właściwy i dokładny wzorzec, potrzebne są wysokiej jakości zestawy danych, które muszą zostać zebrane w formacie umożliwiającym przygotowanie odpowiednich zestawów danych, które obejmują gromadzenie danych, wstępne przetwarzanie i adnotacje. Co więcej, te zestawy danych mogą być gromadzone z wielu źródeł, takich jak źródła rządowe, depozytariusz uczenia maszynowego i silnik zestawów danych Google.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
