In deze gastfunctie besprak Vatsal Ghiya, CEO en mede-oprichter van Shaip enkele belangrijke inzichten over het belang van hoogwaardige datasets voor het creëren van een effectief machine-learningmodel.
De belangrijkste afhaalmaaltijd van het artikel is
- Bent u op de hoogte van de technische aspecten van het intuïtief, holistisch en impactvol maken van algoritmen voor machine learning (ML)? Iedereen heeft het echter altijd gehad over "Finesse" en "Fun" onderdelen van het maken van een machine learning-model, maar er wordt minder gesproken over de functionaliteit. Dit proces omvat de voorverwerkingstechnieken, de basis van gegevensverzameling, gegevensannotatie en nog veel meer.
- In lekentaal zijn ML-gegevens een enkele entiteit door de algoritmen, ondanks het feit dat ze ongelijksoortige brokken gegevens bevatten. En deze datasets worden in het systeem ingevoerd om algoritmen te trainen om patronen te identificeren. Elke organisatie kan deze datasets gebruiken volgens hun zakelijke vereisten.
- En om het machine learning-algoritme het juiste en nauwkeurige patroon te laten identificeren, zijn kwaliteitsdatasets nodig die moeten worden verzameld in een formaat om relevante datasets voor te bereiden die gegevensverzameling, voorverwerking en annotatie omvatten. Bovendien kunnen deze datasets worden verzameld uit meerdere bronnen, zoals overheidsbronnen, machine learning depositary en google datasets engine.
Lees hier het volledige artikel:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
