ITchronicles - שייפ

5 שאלות שיש לשאול לפני שמתחילים בהערת נתונים להכשרת מודלים של למידת מכונה

בתכונת האורח האחרונה, מנכ"ל Vatsal Ghiya ומייסד שותף של Shaip הדגיש את החשיבות של הערת נתונים לאימון מודלים של למידת מכונה וכן שיתף חמש שאלות בסיסיות חשובות לשאול לפני היציאה למסע הערות הנתונים.

הנקודות העיקריות מהמאמר הן-

  • הם אומרים שהנתונים הם הזהב החדש. אבל האם אתה משתמש בנתונים בדרך הנכונה להשיג תובנות קריטיות שיכולות לעזור להאיץ את הצמיחה העסקית וליצור מודלים טובים יותר של למידת מכונה (ML)? מכרייה ועד ריסוק ועיבוד, הנתונים צריכים לעבור סדרה של שלבים לפני ש- Machine Learning (ML) ניתח אותם והמיר אותם לצורה של פורמט שניתן לזהות.
  • בכל הנוגע להערות נתונים, לכל ארגון יש אסטרטגיה דיגיטלית משלו להתמודד איתה. מכאן שלפני שמתחילים בתהליך ביאור הנתונים, חיוני לעקוב אחר שיקול מסוים.
  • שאלות מפתח אלו הן- האם יש לך נתונים, אילו נתונים צריך להעיר, האם יש מספיק נתונים ביד, עד כמה הנתונים נקיים, האם אתה צריך חברות קטנות ובינוניות להערת נתונים?

קראו את המאמר המלא כאן:

https://itchronicles.com/artificial-intelligence/data-annotation-to-train-machine-learning-models/

שתף חברתי

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.