In hierdie gasfunksie het Vatsal Ghiya, uitvoerende hoof en medestigter van Shaip, 'n paar sleutelinsigte oor die belangrikheid van kwaliteit datastelle vir die skep van 'n effektiewe masjienleermodel bespreek.
Die sleutel wegneemete uit die artikel is
- Is jy bewus van die tegniese aspekte wat betrokke is by die skep van masjienleer (ML) algoritmes intuïtief, holisties en impakvol? Almal het egter altyd gepraat oor "Finesse" en "Pret" dele van die skep van 'n masjienleermodel, maar minder word oor die funksionaliteit bespreek. Hierdie proses behels die voorverwerkingstegnieke, basis van data-insameling, data-aantekening en nog baie meer.
- In leketaal is ML-data 'n enkele entiteit deur die algoritmes ten spyte van die huisves van uiteenlopende stukke data. En hierdie datastelle word in die stelsel ingevoer om algoritmes op te lei om patrone te identifiseer. Elke organisasie kan hierdie datastelle gebruik volgens hul besigheidsvereistes.
- En om die masjienleeralgoritme die regte en akkurate patroon te laat identifiseer, vereis kwaliteit datastelle wat in 'n formaat ingesamel moet word om relevante datastelle voor te berei wat dataversameling, voorafverwerking en annotering insluit. Boonop kan hierdie datastelle van verskeie bronne ingesamel word, soos regeringsbronne, masjienleerbewaarder en Google-datastelenjin.
Lees die volledige artikel hier:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
