Bạn đang gặp khó khăn trong việc xây dựng một chiến lược dữ liệu đào tạo hiệu quả cho Machine Learning? Nhận một số mẹo hiệu quả trong bài viết sâu sắc này, nơi Vatsal Ghiya, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Shaip đã chia sẻ một số mẹo sâu sắc về cách xây dựng chiến lược dữ liệu đào tạo cho Machine Learning (ML).
Những điểm chính rút ra từ bài báo là:
- Không giống như các dịch vụ hoặc giải pháp khác, các mô hình AI không cung cấp các ứng dụng tức thời và kết quả chính xác 100% ngay lập tức. Những kết quả và đổi mới này chỉ phát triển hơn sau khi bổ sung dữ liệu chất lượng. Điều quan trọng đối với mô hình ML là phải học hỏi từng ngày để cuối cùng trở thành người giỏi nhất trong những gì nó phải làm.
- Tuy nhiên, trước khi ước tính lượng thời gian cần thiết để xây dựng một mô hình ML, điều quan trọng là phải quyết định số tiền mà doanh nghiệp của bạn có thể đầu tư vào việc đào tạo mô hình của mình. Hơn nữa, chất lượng dữ liệu cuối cùng quyết định hiệu suất của mô hình Machine Learning.
- Và hầu hết thời gian dữ liệu được thu thập là thô và không có cấu trúc. Để làm cho nó dễ hiểu, chú thích dữ liệu phải nhất quán và chính xác xuyên suốt để tránh sai lệch kết quả.
Bạn muốn biết thêm về các chiến lược đào tạo dữ liệu?
Đọc toàn bộ bài viết ở đây:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
