Sliter du med å bygge en effektiv treningsdatastrategi for maskinlæring? Få noen effektive tips i denne innsiktsfulle artikkelen der Vatsal Ghiya, administrerende direktør og medgründer av Shaip har delt noen innsiktsfulle tips om hvordan du bygger en treningsdatastrategi for Machine Learning (ML).
De viktigste tipsene fra artikkelen er:
- I motsetning til andre tjenester eller løsninger, tilbyr AI-modeller ikke øyeblikkelige applikasjoner og umiddelbart 100 % nøyaktige resultater. Disse resultatene og innovasjonene blir mer utviklet bare etter tilsetning av kvalitetsdata. Det er viktig for ML-modellen å lære en dag inn og ut for til slutt å bli best på det den skal gjøre.
- Men før du estimerer hvor mye tid det tar å bruke på å bygge en ML-modell, er det viktig å bestemme hvor mye penger bedriften din kan investere i å trene modellen din. Dessuten bestemmer kvaliteten på data til slutt ytelsen til Machine Learning-modellen.
- Og mesteparten av tiden er dataene som samles inn rå og ustrukturerte. For å gjøre det forståelig må datakommentarer være konsistente og nøyaktige hele veien for å forhindre skjevheter i resultatene.
Vil du vite mer om datatreningsstrategier?
Les hele artikkelen her:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
