Bu konuk özelliğinde, Shaip'in CEO'su ve Kurucu Ortağı Vatsal Ghiya, etkili bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için kaliteli veri kümelerinin önemine ilişkin bazı önemli görüşleri tartıştı.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarım
- Sezgisel, bütünsel ve etkili makine öğrenimi (ML) algoritmaları oluşturmayla ilgili teknik ayrıntıların farkında mısınız? Ancak herkes her zaman bir makine öğrenimi modeli oluşturmanın "İncelik" ve "Eğlenceli" yönlerinden bahsetti, ancak işlevsellik hakkında daha az tartışıldı. Bu süreç, ön işleme tekniklerini, veri toplamanın temelini, veri açıklamasını ve çok daha fazlasını içerir.
- Layman'ın dilinde, ML verileri, farklı veri yığınlarını barındırmasına rağmen algoritmalar tarafından tek bir varlıktır. Ve bu veri kümeleri, kalıpları tanımlayacak algoritmaları eğitmek için sisteme beslenir. Her kuruluş bu veri kümelerini iş gereksinimlerine göre kullanabilir.
- Makine öğrenimi algoritmasının doğru ve doğru modeli belirlemesini sağlamak için, veri toplama, ön işleme ve açıklama eklemeyi içeren ilgili veri kümelerini hazırlamak için bir formatta toplanması gereken kaliteli veri kümeleri gerekir. Ayrıca, bu veri kümeleri devlet kaynakları, makine öğrenimi deposu ve google veri kümeleri motoru gibi birden çok kaynaktan toplanabilir.
Burada tam makaleyi okuyun:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
