Trong phần dành cho khách mời này, Vatsal Ghiya, Giám đốc điều hành và Đồng sáng lập của Shaip đã thảo luận về một số hiểu biết chính về tầm quan trọng của bộ dữ liệu chất lượng để tạo ra một mô hình máy học hiệu quả.
Chìa khóa rút ra từ Bài báo là
- Bạn có biết các kỹ thuật liên quan đến việc tạo thuật toán học máy (ML) trực quan, toàn diện và có tác động không? Tuy nhiên, mọi người luôn nói về các phần “Finesse” và “Fun” trong việc tạo ra một mô hình học máy, nhưng ít được thảo luận về chức năng. Quá trình này bao gồm các kỹ thuật tiền xử lý, cơ sở thu thập dữ liệu, chú thích dữ liệu, v.v.
- Theo ngôn ngữ của giáo dân, dữ liệu ML là một thực thể duy nhất theo thuật toán mặc dù chứa các khối dữ liệu khác nhau. Và các bộ dữ liệu này được đưa vào hệ thống để huấn luyện các thuật toán xác định các mẫu. Mọi tổ chức đều có thể sử dụng các bộ dữ liệu này theo yêu cầu kinh doanh của họ.
- Và để làm cho thuật toán máy học xác định đúng và chính xác mẫu yêu cầu các bộ dữ liệu chất lượng phải được thu thập ở định dạng để chuẩn bị các bộ dữ liệu có liên quan bao gồm thu thập, xử lý trước và chú thích dữ liệu. Ngoài ra, các bộ dữ liệu này có thể được thu thập từ nhiều nguồn như nguồn chính phủ, kho lưu trữ máy học và công cụ bộ dữ liệu google.
Đọc bài viết đầy đủ ở đây:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
