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Métodos eficazes para criar estratégia de dados de treinamento de ML

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.

Quer saber mais sobre estratégias de treinamento de dados?

Leia o artigo completo aqui:

https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning

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