기계 학습을 위한 효과적인 교육 데이터 전략을 구축하는 데 어려움을 겪고 계십니까? Shaip의 CEO이자 공동 설립자인 Vatsal Ghiya가 기계 학습(ML)을 위한 교육 데이터 전략을 구축하는 방법에 대한 통찰력 있는 팁을 공유한 이 통찰력 있는 기사에서 효과적인 팁을 얻으십시오.
기사의 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 다른 서비스나 솔루션과 달리 AI 모델은 즉각적인 적용과 즉시 100% 정확한 결과를 제공하지 않습니다. 이러한 결과와 혁신은 양질의 데이터가 추가된 후에야 더욱 발전합니다. ML 모델이 해야 할 일에서 궁극적으로 최고가 되기 위해 하루 종일 학습하는 것이 중요합니다.
- 그러나 ML 모델을 구축하는 데 필요한 시간을 추정하기 전에 비즈니스에서 모델 교육에 투자할 수 있는 금액을 결정하는 것이 중요합니다. 또한 데이터의 품질은 결국 기계 학습 모델의 성능을 결정합니다.
- 그리고 대부분의 경우 수집된 데이터는 가공되지 않은 구조화되지 않은 데이터입니다. 데이터 주석을 이해하기 쉽게 만들려면 결과 왜곡을 방지하기 위해 전체적으로 일관되고 정확해야 합니다.
데이터 교육 전략에 대해 더 알고 싶으십니까?
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https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
