Vous avez du mal à élaborer une stratégie de données de formation efficace pour l'apprentissage automatique ? Obtenez des conseils efficaces dans cet article perspicace où Vatsal Ghiya, PDG et co-fondateur de Shaip, a partagé quelques conseils perspicaces sur la façon de créer une stratégie de données de formation pour Machine Learning (ML).
Les principaux points à retenir de l'article sont :
- Contrairement à d'autres services ou solutions, les modèles d'IA n'offrent pas d'applications instantanées et des résultats immédiatement précis à 100 %. Ces résultats et innovations ne deviennent plus évolués qu'après l'ajout de données de qualité. Il est important que le modèle ML apprenne au jour le jour pour finalement devenir le meilleur dans ce qu'il est censé faire.
- Mais, avant d'estimer le temps nécessaire à la création d'un modèle ML, il est essentiel de décider du montant que votre entreprise pourrait investir dans la formation de votre modèle. De plus, la qualité des données décide finalement des performances du modèle Machine Learning.
- Et la plupart du temps, les données collectées sont brutes et non structurées. Pour la rendre compréhensible, l'annotation des données doit être cohérente et précise d'un bout à l'autre afin d'éviter de fausser les résultats.
Vous voulez en savoir plus sur les stratégies de formation aux données ?
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https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
