このゲスト機能では、Shaip の CEO 兼共同創設者である Vatsal Ghiya が、効果的な機械学習モデルを作成するための高品質のデータセットの重要性に関するいくつかの重要な洞察について説明しました。
記事からの重要なポイントは次のとおりです。
- 直感的で全体論的で影響力のある機械学習 (ML) アルゴリズムの作成に関連する技術を認識していますか? しかし、誰もが常に機械学習モデルの作成における「フィネス」と「楽しい」部分について話してきましたが、機能についてはあまり議論されていません。 このプロセスには、前処理技術、データ収集の基礎、データ注釈などが含まれます。
- 素人の言葉で言えば、ML データは、異なるデータの塊を収容しているにもかかわらず、アルゴリズムによって単一のエンティティです。 そして、これらのデータセットをシステムに入力して、パターンを識別するアルゴリズムをトレーニングします。 すべての組織は、ビジネス要件に従ってこれらのデータセットを使用できます。
- また、機械学習アルゴリズムが正しく正確なパターンを識別できるようにするには、データ収集、前処理、注釈付けを含む関連データセットを準備するための形式で収集する必要がある高品質のデータ セットが必要です。 さらに、これらのデータ セットは、政府の情報源、機械学習保管機関、Google データセット エンジンなどの複数の情報源から収集できます。
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https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
