מתקשה לבנות אסטרטגיית נתוני אימון אפקטיבית עבור למידת מכונה? קבלו כמה טיפים אפקטיביים במאמר רב התובנה הזה, שבו Vatsal Ghiya, מנכ"ל ומייסד שותף של Shaip שיתף כמה עצות תובנות כיצד לבנות אסטרטגיית נתוני אימון עבור Machine Learning (ML).
הנקודות העיקריות מהמאמר הן:
- בניגוד לשירותים או פתרונות אחרים, דגמי AI אינם מציעים יישומים מיידיים ומיד תוצאות מדויקות של 100%. התוצאות והחידושים הללו מתפתחים יותר רק לאחר הוספת נתונים איכותיים. חשוב למודל ה-ML ללמוד יום-יום כדי להפוך בסופו של דבר לטוב ביותר במה שהוא אמור לעשות.
- אבל, לפני שמעריכים את משך הזמן הדרוש להשקיע בבניית מודל ML, חיוני להחליט על כמות הכסף שהעסק שלך יכול להשקיע בהכשרת המודל שלך. יתרה מכך, איכות הנתונים קובעת בסופו של דבר את הביצועים של מודל ה- Machine Learning.
- ורוב הזמן הנתונים שנאספים הם גולמיים וחסרי מבנה. כדי שיהיה מובן הערת הנתונים חייבת להיות עקבית ומדויקת לאורך כל הדרך כדי למנוע הטיית התוצאות.
רוצה לדעת יותר על אסטרטגיות אימון נתונים?
קרא את המאמר המלא כאן:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
