هل تكافح من أجل بناء إستراتيجية بيانات تدريبية فعالة للتعلم الآلي؟ احصل على بعض النصائح الفعالة في هذه المقالة الثاقبة حيث شارك Vatsal Ghiya ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ Shaip ، بعض النصائح الثاقبة حول كيفية بناء استراتيجية بيانات التدريب للتعلم الآلي (ML).
الوجبات الجاهزة الرئيسية من المقال هي:
- على عكس الخدمات أو الحلول الأخرى ، لا تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي تطبيقات فورية ونتائج دقيقة بنسبة 100٪ على الفور. لا تتطور هذه النتائج والابتكارات إلا بعد إضافة بيانات الجودة. من المهم أن يتعلم نموذج ML يومًا كاملاً ويصبح الأفضل في النهاية فيما يفترض القيام به.
- ولكن ، قبل تقدير مقدار الوقت اللازم لإنفاقه في بناء نموذج ML ، من الضروري تحديد مقدار الأموال التي يمكن أن يستثمرها عملك في تدريب نموذجك. علاوة على ذلك ، تحدد جودة البيانات في النهاية أداء نموذج التعلم الآلي.
- وفي معظم الأحيان تكون البيانات التي يتم جمعها أولية وغير منظمة. لجعلها مفهومة ، يجب أن يكون التعليق التوضيحي للبيانات متسقًا ودقيقًا طوال الوقت لمنع تحريف النتائج.
هل تريد معرفة المزيد عن استراتيجيات التدريب على البيانات؟
اقرأ المقال كاملا هنا:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
