في ميزة الضيف هذه ، ناقش فاتسال غيا ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Shaip ، بعض الأفكار الرئيسية حول أهمية مجموعات البيانات عالية الجودة لإنشاء نموذج فعال للتعلم الآلي.
مفتاح الوجبات الجاهزة من المادة هو
- هل أنت على دراية بالجوانب الفنية التي ينطوي عليها إنشاء خوارزميات التعلم الآلي (ML) بديهية وشاملة ومؤثرة؟ ومع ذلك ، فقد تحدث الجميع دائمًا عن أجزاء "الجودة" و "المرح" في إنشاء نموذج التعلم الآلي ، ولكن تمت مناقشة القليل حول الوظيفة. تتضمن هذه العملية تقنيات المعالجة المسبقة وأساس جمع البيانات وشرح البيانات وغير ذلك الكثير.
- في لغة الشخص العادي ، تعد بيانات ML كيانًا منفردًا بواسطة الخوارزميات على الرغم من احتوائها على أجزاء متباينة من البيانات. ويتم إدخال مجموعات البيانات هذه في النظام لتدريب الخوارزميات على تحديد الأنماط. يمكن لكل منظمة استخدام مجموعات البيانات هذه وفقًا لمتطلبات أعمالها.
- ولجعل خوارزمية التعلم الآلي تحدد النمط الصحيح والدقيق يتطلب مجموعات بيانات عالية الجودة يجب جمعها في تنسيق لإعداد مجموعات البيانات ذات الصلة التي تشمل جمع البيانات والمعالجة المسبقة والتعليق التوضيحي. علاوة على ذلك ، يمكن جمع مجموعات البيانات هذه من مصادر متعددة مثل المصادر الحكومية ، ومستودع التعلم الآلي ، ومحرك مجموعات بيانات Google.
قراءة المقال كاملا هنا:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
