Dans cet article invité, Vatsal Ghiya, PDG et co-fondateur de Shaip, a discuté de quelques idées clés sur l'importance d'ensembles de données de qualité pour créer un modèle d'apprentissage automatique efficace.
La clé à retenir de l'article est
- Connaissez-vous les aspects techniques impliqués dans la création d'algorithmes d'apprentissage automatique (ML) intuitifs, holistiques et percutants ? Cependant, tout le monde a toujours parlé des parties "Finesse" et "Fun" de la création d'un modèle d'apprentissage automatique, mais on parle moins de la fonctionnalité. Ce processus implique les techniques de prétraitement, la base de la collecte de données, l'annotation des données et bien plus encore.
- En langage profane, les données ML sont une entité unique par les algorithmes malgré le fait qu'elles contiennent des blocs de données disparates. Et ces ensembles de données sont introduits dans le système pour former des algorithmes afin d'identifier des modèles. Chaque organisation peut utiliser ces ensembles de données en fonction de ses besoins commerciaux.
- Et pour que l'algorithme d'apprentissage automatique identifie le modèle correct et précis, il faut des ensembles de données de qualité qui doivent être collectés dans un format permettant de préparer des ensembles de données pertinents comprenant la collecte de données, le prétraitement et l'annotation. De plus, ces ensembles de données peuvent être collectés à partir de plusieurs sources telles que des sources gouvernementales, un dépositaire d'apprentissage automatique et un moteur d'ensembles de données Google.
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https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
