Kæmper du med at opbygge en effektiv træningsdatastrategi for Machine Learning? Få nogle effektive tips i denne indsigtsfulde artikel, hvor Vatsal Ghiya, CEO og medstifter af Shaip, har delt nogle indsigtsfulde tips om, hvordan man opbygger en træningsdatastrategi for Machine Learning(ML).
De vigtigste ting fra artiklen er:
- I modsætning til andre tjenester eller løsninger tilbyder AI-modeller ikke øjeblikkelige applikationer og umiddelbart 100 % nøjagtige resultater. Disse resultater og innovationer bliver kun mere udviklede efter tilføjelse af kvalitetsdata. Det er vigtigt for ML-modellen at lære en dag ind og ud for i sidste ende at blive den bedste til det, den skal gøre.
- Men før du estimerer mængden af tid, der skal bruges på at bygge en ML-model, er det vigtigt at beslutte, hvor mange penge din virksomhed kan investere i at træne din model. Desuden bestemmer kvaliteten af data i sidste ende maskinlæringsmodellens ydeevne.
- Og det meste af tiden er de indsamlede data rå og ustruktureret. For at gøre det forståeligt skal dataannotering være konsistent og nøjagtig hele vejen igennem for at forhindre skævvridning af resultater.
Vil du vide mere om datatræningsstrategier?
Læs hele artiklen her:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
