Dalam ciri tetamu ini, Vatsal Ghiya, Ketua Pegawai Eksekutif dan Pengasas Bersama Shaip telah membincangkan beberapa pandangan penting tentang kepentingan set data berkualiti untuk mencipta model pembelajaran mesin yang berkesan.
The Key Takeaway from the Article is
- Adakah anda sedar tentang teknikal yang terlibat dalam mencipta algoritma pembelajaran mesin(ML) yang intuitif, holistik dan memberi kesan? Walau bagaimanapun, semua orang sentiasa bercakap tentang bahagian "Finesse" dan "Fun" dalam mencipta model pembelajaran mesin, tetapi kurang dibincangkan tentang kefungsian. Proses ini melibatkan teknik pra-pemprosesan, asas pengumpulan data, anotasi data dan banyak lagi.
- Dalam bahasa awam, data ML ialah entiti tunggal mengikut algoritma walaupun menempatkan sebahagian kecil data yang berbeza. Dan set data ini dimasukkan ke dalam sistem untuk melatih algoritma untuk mengenal pasti corak. Setiap organisasi boleh menggunakan set data ini mengikut keperluan perniagaan mereka.
- Dan untuk membuat algoritma pembelajaran mesin mengenal pasti corak yang betul dan tepat memerlukan set data berkualiti yang mesti dikumpul dalam format untuk menyediakan set data berkaitan yang merangkumi pengumpulan data, pra-pemprosesan dan anotasi. Selain itu, set data ini boleh dikumpulkan daripada pelbagai sumber seperti sumber kerajaan, simpanan pembelajaran mesin dan enjin set data google.
Baca artikel penuh di sini:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
