¿Tiene dificultades para crear una estrategia de datos de entrenamiento eficaz para el aprendizaje automático? Obtenga algunos consejos efectivos en este artículo revelador en el que Vatsal Ghiya, director ejecutivo y cofundador de Shaip, ha compartido algunos consejos reveladores sobre cómo crear una estrategia de datos de capacitación para el aprendizaje automático (ML).
Los puntos clave del artículo son:
- A diferencia de otros servicios o soluciones, los modelos de IA no ofrecen aplicaciones instantáneas y resultados 100 % precisos inmediatamente. Estos resultados e innovaciones evolucionan más solo después de agregar datos de calidad. Es importante que el modelo de ML aprenda día tras día para finalmente convertirse en el mejor en lo que se supone que debe hacer.
- Pero, antes de estimar la cantidad de tiempo necesario para construir un modelo ML, es fundamental decidir la cantidad de dinero que su empresa podría invertir en la capacitación de su modelo. Además, la calidad de los datos finalmente decide el rendimiento del modelo de Machine Learning.
- Y la mayoría de las veces, los datos recopilados son crudos y no estructurados. Para que sea comprensible, la anotación de datos debe ser consistente y precisa en todo momento para evitar sesgos en los resultados.
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https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
