मशीन लर्निंग के लिए प्रभावी प्रशिक्षण डेटा रणनीति बनाने में संघर्ष कर रहे हैं? इस व्यावहारिक लेख में कुछ प्रभावी सुझाव प्राप्त करें, जहां Shaip के सीईओ और सह-संस्थापक वत्सल घिया ने मशीन लर्निंग (ML) के लिए एक प्रशिक्षण डेटा रणनीति बनाने के बारे में कुछ व्यावहारिक सुझाव साझा किए हैं।
लेख से मुख्य परिणाम हैं:
- अन्य सेवाओं या समाधानों के विपरीत, AI मॉडल तत्काल एप्लिकेशन और तुरंत 100% सटीक परिणाम प्रदान नहीं करते हैं। ये परिणाम और नवाचार गुणवत्तापूर्ण डेटा को जोड़ने के बाद ही और अधिक विकसित होते हैं। एमएल मॉडल के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वह एक दिन में और अंत में सीखे और अंतत: वह सबसे अच्छा बन जाए जो उसे करना चाहिए।
- लेकिन, एमएल मॉडल के निर्माण पर खर्च किए जाने वाले समय की मात्रा का अनुमान लगाने से पहले, यह तय करना महत्वपूर्ण है कि आपका व्यवसाय आपके मॉडल को प्रशिक्षित करने में कितना निवेश कर सकता है। इसके अलावा, डेटा की गुणवत्ता अंततः मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को तय करती है।
- और अधिकांश समय एकत्र किया गया डेटा कच्चा और असंरचित होता है। इसे समझने योग्य बनाने के लिए डेटा एनोटेशन परिणामों के तिरछापन को रोकने के लिए लगातार और सटीक होना चाहिए।
डेटा प्रशिक्षण रणनीतियों के बारे में अधिक जानना चाहते हैं?
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https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
