Makine Öğrenimi için etkili bir eğitim verisi stratejisi oluşturmakta zorlanıyor musunuz? Shaip'in CEO'su ve kurucu ortağı Vatsal Ghiya'nın, Makine Öğrenimi (ML) için bir eğitim verisi stratejisinin nasıl oluşturulacağına ilişkin bazı anlayışlı ipuçları paylaştığı bu anlayışlı makalede bazı etkili ipuçları alın.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarımlar:
- Diğer hizmet veya çözümlerin aksine, yapay zeka modelleri anlık uygulamalar ve anında %100 doğru sonuçlar sunmaz. Bu sonuçlar ve yenilikler ancak kaliteli verilerin eklenmesinden sonra daha da gelişir. Makine öğrenimi modelinin, yapması gereken şeyde nihayetinde en iyisi olmak için bir gün içinde ve dışında öğrenmesi önemlidir.
- Ancak, bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için harcanması gereken süreyi tahmin etmeden önce, işletmenizin modelinizi eğitmek için harcayabileceği para miktarına karar vermek çok önemlidir. Ayrıca, verilerin kalitesi sonunda Makine Öğrenimi modelinin performansına karar verir.
- Ve çoğu zaman toplanan veriler ham ve yapılandırılmamıştır. Anlaşılabilir hale getirmek için veri ek açıklamaları, sonuçların çarpıtılmasını önlemek için baştan sona tutarlı ve doğru olmalıdır.
Veri eğitimi stratejileri hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz?
Makalenin Tamamını Buradan Okuyun:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
