I dette gjesteinnslaget har Vatsal Ghiya, administrerende direktør og medgründer av Shaip diskutert noen viktige innsikter om viktigheten av kvalitetsdatasett for å lage en effektiv maskinlæringsmodell.
Nøkkeluttaket fra artikkelen er
- Er du klar over det tekniske som er involvert i å skape intuitive, holistiske og virkningsfulle algoritmer for maskinlæring (ML)? Imidlertid har alle alltid snakket om "finesse" og "morsomme" deler av å lage en maskinlæringsmodell, men mindre er diskutert om funksjonaliteten. Denne prosessen involverer forbehandlingsteknikker, grunnlaget for datainnsamling, datakommentarer og mye mer.
- På lekmannsspråk er ML-data en enkelt enhet av algoritmene til tross for at det huser forskjellige databiter. Og disse datasettene mates inn i systemet for å trene algoritmer for å identifisere mønstre. Hver organisasjon kan bruke disse datasettene i henhold til deres forretningskrav.
- Og for å få maskinlæringsalgoritmen til å identifisere det riktige og nøyaktige mønsteret, kreves det kvalitetsdatasett som må samles inn i et format for å forberede relevante datasett som inkluderer datainnsamling, forhåndsbehandling og annotering. Dessuten kan disse datasettene samles inn fra flere kilder som regjeringskilder, maskinlæringsdepot og google datasettmotor.
Les hele artikkelen her:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
