Neste recurso de convidado, Vatsal Ghiya, CEO e cofundador da Shaip discutiu alguns insights importantes sobre a importância de conjuntos de dados de qualidade para criar um modelo eficaz de aprendizado de máquina.
A principal conclusão do artigo é
- Você está ciente dos detalhes técnicos envolvidos na criação de algoritmos de aprendizado de máquina (ML) intuitivos, holísticos e impactantes? No entanto, todo mundo sempre falou sobre as partes “Finesse” e “Fun” da criação de um modelo de aprendizado de máquina, mas menos se discute sobre a funcionalidade. Esse processo envolve técnicas de pré-processamento, base de coleta de dados, anotação de dados e muito mais.
- Na linguagem do leigo, os dados de ML são uma entidade única pelos algoritmos, apesar de abrigar blocos de dados díspares. E esses conjuntos de dados são inseridos no sistema para treinar algoritmos para identificar padrões. Cada organização pode usar esses conjuntos de dados de acordo com seus requisitos de negócios.
- E fazer com que o algoritmo de aprendizado de máquina identifique o padrão correto e preciso requer conjuntos de dados de qualidade que devem ser coletados em um formato para preparar conjuntos de dados relevantes que incluem coleta de dados, pré-processamento e anotação. Além disso, esses conjuntos de dados podem ser coletados de várias fontes, como fontes governamentais, depositário de aprendizado de máquina e mecanismo de conjuntos de dados do Google.
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https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
