Haben Sie Schwierigkeiten, eine effektive Trainingsdatenstrategie für maschinelles Lernen zu entwickeln? Holen Sie sich einige effektive Tipps in diesem aufschlussreichen Artikel, in dem Vatsal Ghiya, CEO und Mitbegründer von Shaip, einige aufschlussreiche Tipps zum Aufbau einer Trainingsdatenstrategie für maschinelles Lernen (ML) gegeben hat.
Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Artikel sind:
- Im Gegensatz zu anderen Diensten oder Lösungen bieten KI-Modelle keine sofortigen Anwendungen und sofort 100 % genaue Ergebnisse. Diese Ergebnisse und Innovationen entwickeln sich erst nach Hinzufügung von Qualitätsdaten weiter. Es ist wichtig, dass das ML-Modell Tag für Tag dazulernt, um letztendlich der Beste in dem zu werden, was es tun soll.
- Bevor Sie jedoch den Zeitaufwand für die Erstellung eines ML-Modells abschätzen, müssen Sie unbedingt entscheiden, wie viel Geld Ihr Unternehmen in das Training Ihres Modells investieren könnte. Darüber hinaus entscheidet die Qualität der Daten letztendlich über die Leistung des Modells für maschinelles Lernen.
- Und meistens sind die gesammelten Daten roh und unstrukturiert. Um die Daten verständlich zu machen, muss die Annotation durchgehend konsistent und genau sein, um eine Verzerrung der Ergebnisse zu vermeiden.
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Lesen Sie hier den vollständigen Artikel:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
