Джим Бергесон, генеральный директор Bridgz Marketing Group в Миннеаполисе, сказал: «Данные будут говорить с вами, если вы готовы их слушать». И это правильно, привлечение данных к ответственности за все ваши ответы — это путь, и система машинного обучения верит именно в это, она учится на данных и работает на них. Машина или модель использует данные, чтобы находить, обучать и оптимизировать себя, а также создавать высокие возможности прогнозирования и обобщения, необходимые для решения конкретной проблемы. Один из типов используемых наборов данных — проверочный набор данных, набор для разработки или набор для разработки.
Опросы разработчиков машинного обучения и специалистов по данным показали, что этапы сбора и подготовки данных могут занимать до 80% времени проекта машинного обучения.
Источник: SearchEnterpriseAI
Этап создания модели машинного обучения включает в себя обучение модели, а затем ее тестирование. Он начинается с идеи, согласно которой для модели собираются необработанные данные, а затем происходит обработка данных для алгоритмов AI и ML, которая преобразует данные в форму, которую модель может использовать для обучения. Как только модель построена для решения конкретной задачи, она тестируется до тех пор, пока модель не даст удовлетворительных результатов…..Читать далее- НАБОРЫ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
