I detta gästinslag har Vatsal Ghiya, VD och medgrundare av Shaip diskuterat några viktiga insikter om vikten av kvalitetsdatauppsättningar för att skapa en effektiv maskininlärningsmodell.
Nyckeln från artikeln är
- Är du medveten om de tekniska detaljerna i att skapa intuitiva, holistiska och effektfulla algoritmer för maskininlärning (ML)? Men alla har alltid pratat om "Finesse" och "Roliga" delar av att skapa en maskininlärningsmodell, men mindre diskuteras om funktionaliteten. Denna process involverar förbehandlingstekniker, grunden för datainsamling, datakommentarer och mycket mer.
- På lekmannaspråk är ML-data en enda enhet av algoritmerna trots att det finns olika databitar. Och dessa datauppsättningar matas in i systemet för att träna algoritmer för att identifiera mönster. Varje organisation kan använda dessa datauppsättningar enligt deras affärskrav.
- Och för att få maskininlärningsalgoritmen att identifiera det rätta och korrekta mönstret krävs kvalitetsdatauppsättningar som måste samlas in i ett format för att förbereda relevanta datauppsättningar som inkluderar datainsamling, förbearbetning och anteckningar. Dessutom kan dessa datamängder samlas in från flera källor som regeringskällor, maskininlärningsdepå och Googles datauppsättningsmotor.
Läs hela artikeln här:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
