機械学習のための効果的なトレーニング データ戦略の構築に苦労していますか? Shaip の CEO 兼共同創設者である Vatsal Ghiya が、機械学習 (ML) のトレーニング データ戦略を構築する方法に関する洞察に満ちたヒントを共有しているこの洞察に満ちた記事で、効果的なヒントを入手してください。
記事からの重要なポイントは次のとおりです。
- 他のサービスやソリューションとは異なり、AI モデルは即時のアプリケーションとすぐに 100% 正確な結果を提供しません。 これらの結果とイノベーションは、質の高いデータが追加されて初めてさらに進化します。 ML モデルが日々学習し、最終的に本来の機能を最大限に発揮できるようにすることが重要です。
- ただし、ML モデルの構築に必要な時間を見積もる前に、ビジネスがモデルのトレーニングに投資できる金額を決定することが重要です。 さらに、最終的にはデータの品質が機械学習モデルのパフォーマンスを決定します。
- また、ほとんどの場合、収集されるデータは未加工で構造化されていません。 理解できるようにするには、結果のゆがみを防ぐために、データの注釈は一貫して正確でなければなりません。
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