IOT สำหรับทุกคน - Shaip

วิธีการที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างกลยุทธ์ข้อมูลการฝึกอบรม ML

กำลังดิ้นรนเพื่อสร้างกลยุทธ์ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงอยู่ใช่ไหม รับเคล็ดลับที่มีประสิทธิภาพในบทความเชิงลึกนี้ ซึ่ง Vatsal Ghiya ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Shaip ได้แบ่งปันเคล็ดลับเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีสร้างกลยุทธ์ข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง (ML)

ประเด็นสำคัญจากบทความคือ:

  • แตกต่างจากบริการหรือโซลูชันอื่นๆ โมเดล AI ไม่มีแอปพลิเคชันแบบทันทีและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ 100% ในทันที ผลลัพธ์และนวัตกรรมเหล่านี้ได้รับการพัฒนามากขึ้นหลังจากเพิ่มข้อมูลคุณภาพเท่านั้น เป็นสิ่งสำคัญสำหรับโมเดล ML ในการเรียนรู้วันแล้ววันเล่าเพื่อให้กลายเป็นสิ่งที่ดีที่สุดในสิ่งที่ควรทำ
  • แต่ก่อนที่จะประเมินระยะเวลาที่ต้องใช้ในการสร้างแบบจำลอง ML สิ่งสำคัญคือต้องตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวนเงินที่ธุรกิจของคุณสามารถลงทุนในการฝึกอบรมแบบจำลองของคุณ ยิ่งไปกว่านั้น คุณภาพของข้อมูลจะตัดสินประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในที่สุด
  • และส่วนใหญ่ข้อมูลที่รวบรวมจะเป็นข้อมูลดิบและไม่มีโครงสร้าง เพื่อให้เข้าใจได้ คำอธิบายประกอบข้อมูลต้องสอดคล้องและถูกต้องตลอดเพื่อป้องกันผลลัพธ์ที่บิดเบือน

ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกลยุทธ์การฝึกอบรมข้อมูลหรือไม่

อ่านบทความฉบับเต็มได้ที่นี่:

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

แบ่งปันสังคม

มาพูดถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้