I dette gæsteindslag har Vatsal Ghiya, CEO og medstifter af Shaip diskuteret nogle vigtige indsigter om vigtigheden af kvalitetsdatasæt for at skabe en effektiv maskinlæringsmodel.
Nøglen takeaway fra artiklen er
- Er du opmærksom på de tekniske aspekter, der er involveret i at skabe intuitive, holistiske og virkningsfulde algoritmer for maskinlæring (ML)? Men alle har altid talt om "Finesse" og "Sjove" dele af at skabe en maskinlæringsmodel, men mindre diskuteres om funktionaliteten. Denne proces involverer forbehandlingsteknikker, grundlaget for dataindsamling, dataannotering og meget mere.
- På lægmandssprog er ML-data en enkelt enhed af algoritmerne på trods af, at der huser forskellige bidder af data. Og disse datasæt føres ind i systemet for at træne algoritmer til at identificere mønstre. Enhver organisation kan bruge disse datasæt i henhold til deres forretningskrav.
- Og for at få maskinlæringsalgoritmen til at identificere det rigtige og nøjagtige mønster kræver det kvalitetsdatasæt, der skal indsamles i et format for at forberede relevante datasæt, der omfatter dataindsamling, forbehandling og annotering. Desuden kan disse datasæt indsamles fra flere kilder, såsom regeringskilder, maskinlæringsdepot og Googles datasætmotor.
Læs hele artiklen her:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
