IOT voor iedereen - Shaip

Effectieve methoden voor het maken van een strategie voor ML-trainingsgegevens

Moeite met het opzetten van een effectieve trainingsdatastrategie voor machine learning? Krijg een aantal effectieve tips in dit inzichtelijke artikel waarin Vatsal Ghiya, CEO en mede-oprichter van Shaip enkele inzichtelijke tips heeft gedeeld over hoe je een trainingsdatastrategie voor Machine Learning (ML) kunt bouwen.

De belangrijkste punten uit het artikel zijn:

  • In tegenstelling tot andere diensten of oplossingen, bieden AI-modellen geen directe toepassingen en onmiddellijk 100% nauwkeurige resultaten. Deze resultaten en innovaties worden pas verder ontwikkeld na toevoeging van kwaliteitsgegevens. Het is belangrijk dat het ML-model dag in dag uit leert om uiteindelijk de beste te worden in wat het moet doen.
  • Maar voordat u een schatting maakt van de hoeveelheid tijd die nodig is om een ​​ML-model te bouwen, is het van vitaal belang om te beslissen hoeveel geld uw bedrijf zou kunnen investeren in het trainen van uw model. Bovendien bepaalt de kwaliteit van de gegevens uiteindelijk de prestaties van het Machine Learning-model.
  • En meestal zijn de verzamelde gegevens onbewerkt en ongestructureerd. Om het begrijpelijk te maken, moet de annotatie van gegevens overal consistent en nauwkeurig zijn om scheve resultaten te voorkomen.

Meer weten over datatrainingsstrategieën?

Lees hier het volledige artikel:

https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning

Sociale Share

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.