Stai lottando per creare un'efficace strategia di dati di addestramento per Machine Learning? Ottieni alcuni suggerimenti efficaci in questo articolo approfondito in cui Vatsal Ghiya, CEO e co-fondatore di Shaip ha condiviso alcuni suggerimenti approfonditi su come costruire una strategia di dati di addestramento per Machine Learning (ML).
I punti chiave dell'articolo sono:
- A differenza di altri servizi o soluzioni, i modelli AI non offrono applicazioni istantanee e risultati immediatamente accurati al 100%. Questi risultati e innovazioni diventano più evoluti solo dopo l'aggiunta di dati di qualità. È importante che il modello ML impari un giorno dopo l'altro per diventare alla fine il migliore in quello che dovrebbe fare.
- Tuttavia, prima di stimare la quantità di tempo necessaria per la creazione di un modello ML, è fondamentale decidere la quantità di denaro che la tua azienda potrebbe investire nell'addestramento del modello. Inoltre, la qualità dei dati alla fine decide le prestazioni del modello di Machine Learning.
- E la maggior parte delle volte i dati raccolti sono grezzi e non strutturati. Per renderlo comprensibile, l'annotazione dei dati deve essere coerente e accurata per evitare distorsioni dei risultati.
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