IoT vir almal - Shaip

Effektiewe metodes vir die skep van ML-opleidingsdatastrategie

Sukkel u om 'n effektiewe opleidingsdatastrategie vir masjienleer te bou? Kry 'n paar effektiewe wenke in hierdie insiggewende artikel waar Vatsal Ghiya, uitvoerende hoof en medestigter van Shaip 'n paar insiggewende wenke gedeel het oor hoe om 'n opleidingsdatastrategie vir Machine Learning (ML) te bou.

Die belangrikste wegneemetes uit die artikel is:

  • Anders as ander dienste of oplossings, bied KI-modelle nie kitstoepassings en onmiddellik 100% akkurate resultate nie. Hierdie resultate en innovasies word net meer ontwikkel na die byvoeging van kwaliteitdata. Dit is belangrik vir die ML-model om 'n dag in en uit te leer om uiteindelik die beste te word in wat dit veronderstel is om te doen.
  • Maar voordat jy die hoeveelheid tyd wat nodig is om aan die bou van 'n ML-model te bestee, skat, is dit noodsaaklik om te besluit oor die hoeveelheid geld wat jou besigheid kan belê in die opleiding van jou model. Boonop bepaal die kwaliteit van data uiteindelik die prestasie van die Masjienleer-model.
  • En die meeste van die tyd is die data wat ingesamel word rou en ongestruktureerd. Om dit verstaanbaar te maak, moet data-aantekening deurgaans konsekwent en akkuraat wees om skeeftrekking van resultate te voorkom.

Wil jy meer weet oor data-opleidingstrategieë?

Lees die volledige artikel hier:

https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning

Sosiale Deel

Kom ons bespreek u vereiste vir AI -opleidingsdata vandag.