Lutando para criar uma estratégia de dados de treinamento eficaz para Machine Learning? Obtenha algumas dicas eficazes neste artigo perspicaz onde Vatsal Ghiya, CEO e cofundador da Shaip compartilhou algumas dicas perspicazes sobre como criar uma estratégia de dados de treinamento para Machine Learning (ML).
As principais conclusões do artigo são:
- Ao contrário de outros serviços ou soluções, os modelos de IA não oferecem aplicações instantâneas e resultados imediatamente 100% precisos. Esses resultados e inovações ficam mais evoluídos somente após a adição de dados de qualidade. É importante que o modelo de ML aprenda dia após dia para se tornar o melhor no que deve fazer.
- Mas, antes de estimar a quantidade de tempo necessária para construir um modelo de ML, é vital decidir quanto dinheiro sua empresa poderia investir no treinamento de seu modelo. Além disso, a qualidade dos dados acaba decidindo o desempenho do modelo de Machine Learning.
- E na maioria das vezes os dados coletados são brutos e não estruturados. Para torná-lo compreensível, a anotação de dados deve ser consistente e precisa para evitar distorções nos resultados.
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https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
