Kämpar du för att bygga en effektiv träningsdatastrategi för maskininlärning? Få några effektiva tips i den här insiktsfulla artikeln där Vatsal Ghiya, VD och medgrundare av Shaip har delat med sig av några insiktsfulla tips om hur man bygger en utbildningsdatastrategi för Machine Learning(ML).
De viktigaste tipsen från artikeln är:
- Till skillnad från andra tjänster eller lösningar erbjuder AI-modeller inte omedelbara applikationer och omedelbart 100 % korrekta resultat. Dessa resultat och innovationer blir mer utvecklade först efter tillägg av kvalitetsdata. Det är viktigt för ML-modellen att lära sig en dag in och ut för att i slutändan bli bäst på vad den ska göra.
- Men innan du uppskattar hur mycket tid som behövs för att bygga en ML-modell är det viktigt att bestämma hur mycket pengar ditt företag kan investera i att träna din modell. Dessutom avgör kvaliteten på data så småningom prestandan för Machine Learning-modellen.
- Och för det mesta är data som samlas in rå och ostrukturerad. För att göra det begripligt måste dataanteckningen vara konsekvent och korrekt genomgående för att förhindra snedvridning av resultaten.
Vill du veta mer om dataträningsstrategier?
Läs hela artikeln här:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
