In questa funzione ospite, Vatsal Ghiya, CEO e co-fondatore di Shaip, ha discusso alcune intuizioni chiave sull'importanza di set di dati di qualità per la creazione di un modello di apprendimento automatico efficace.
La chiave da asporto dall'articolo è
- Sei a conoscenza degli aspetti tecnici coinvolti nella creazione di algoritmi di machine learning (ML) intuitivi, olistici e di grande impatto? Tuttavia, tutti hanno sempre parlato delle parti "finezza" e "divertimento" della creazione di un modello di apprendimento automatico, ma si discute meno della funzionalità. Questo processo coinvolge le tecniche di pre-elaborazione, la base della raccolta dei dati, l'annotazione dei dati e molto altro.
- In parole povere, i dati ML sono una singola entità dagli algoritmi nonostante contengano blocchi di dati disparati. E questi set di dati vengono inseriti nel sistema per addestrare algoritmi per identificare i modelli. Ogni organizzazione può utilizzare questi set di dati in base ai propri requisiti aziendali.
- E per fare in modo che l'algoritmo di apprendimento automatico identifichi il modello giusto e accurato, sono necessari set di dati di qualità che devono essere raccolti in un formato per preparare set di dati pertinenti che includano la raccolta dei dati, la pre-elaborazione e l'annotazione. Inoltre, questi set di dati possono essere raccolti da più fonti come fonti governative, deposito di machine learning e motore di set di dati di Google.
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https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
