이 게스트 기능에서 Shaip의 CEO이자 공동 창립자인 Vatsal Ghiya는 효과적인 기계 학습 모델을 만들기 위한 품질 데이터 세트의 중요성에 대한 몇 가지 핵심 통찰력에 대해 논의했습니다.
기사에서 핵심 테이크 아웃은
- 직관적이고 총체적이며 영향력 있는 기계 학습(ML) 알고리즘을 만드는 데 관련된 기술을 알고 계십니까? 그러나 모든 사람들은 기계 학습 모델을 만드는 데 있어 "Finesse" 및 "Fun" 부분에 대해 항상 이야기했지만 기능에 대한 논의는 적습니다. 이 프로세스에는 전처리 기술, 데이터 수집의 기초, 데이터 주석 등이 포함됩니다.
- 평신도의 언어에서 ML 데이터는 서로 다른 데이터 덩어리를 수용함에도 불구하고 알고리즘에 의한 단일 엔터티입니다. 그리고 이러한 데이터 세트는 시스템에 입력되어 패턴을 식별하는 알고리즘을 훈련합니다. 모든 조직은 비즈니스 요구 사항에 따라 이러한 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.
- 그리고 기계 학습 알고리즘이 올바르고 정확한 패턴을 식별하도록 하려면 데이터 수집, 전처리 및 주석 달기를 포함하는 관련 데이터 세트를 준비하기 위한 형식으로 수집되어야 하는 양질의 데이터 세트가 필요합니다. 또한 이러한 데이터 세트는 정부 소스, 기계 학습 보관소 및 Google 데이터 세트 엔진과 같은 여러 소스에서 수집할 수 있습니다.
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https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
