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मशीन लर्निंग में डेटासेट क्या है - वह सब कुछ जो आपको जानना चाहिए?

इस अतिथि सुविधा में, Shaip के सीईओ और सह-संस्थापक वत्सल घिया ने एक प्रभावी मशीन-लर्निंग मॉडल बनाने के लिए गुणवत्ता वाले डेटासेट के महत्व पर कुछ प्रमुख अंतर्दृष्टि पर चर्चा की है।

लेख से मुख्य टेकअवे है 

  • क्या आप मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम को सहज, समग्र और प्रभावशाली बनाने में शामिल तकनीकीताओं से अवगत हैं? हालांकि सभी ने हमेशा मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के "चालाकी" और "मजेदार" भागों के बारे में बात की है, लेकिन कार्यक्षमता के बारे में कम चर्चा की गई है। इस प्रक्रिया में प्री-प्रोसेसिंग तकनीक, डेटा संग्रह का आधार, डेटा एनोटेशन और बहुत कुछ शामिल है।
  • आम आदमी की भाषा में, डेटा के अलग-अलग हिस्सों के आवास के बावजूद एमएल डेटा एल्गोरिदम द्वारा एकल इकाई है। और ये डेटासेट पैटर्न की पहचान करने के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए सिस्टम में फीड किए जाते हैं। हर संगठन इन डेटासेट का उपयोग अपनी व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुसार कर सकता है।
  • और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सही और सटीक पैटर्न की पहचान करने के लिए गुणवत्ता डेटा सेट की आवश्यकता होती है जिसे डेटा संग्रह, प्री-प्रोसेसिंग और एनोटेटिंग सहित प्रासंगिक डेटासेट तैयार करने के लिए एक प्रारूप में एकत्र किया जाना चाहिए। इसके अलावा, इन डेटा सेटों को सरकार के स्रोतों, मशीन लर्निंग डिपॉजिटरी और Google डेटासेट इंजन जैसे कई स्रोतों से एकत्र किया जा सकता है।

पूरा लेख यहाँ पढ़ें:

https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/

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आइए आज आपकी एआई प्रशिक्षण डेटा आवश्यकता पर चर्चा करें।