Правильно ли это число? Если вы работаете с аналитикой, вы часто слышите этот вопрос. Качество данных сложно. AB Tasty предлагает решения для создания онлайн-экспериментов и оптимизации взаимодействия с пользователем. Судя по приведенным нами цифрам, наши клиенты вносят изменения, затрагивающие миллионы конечных пользователей. Без гарантии качества данных наши клиенты могут в конечном итоге принять катастрофические бизнес-решения. В AB Tasty мы часто слышим Это правильный номер?..

Искусственный интеллект и машинное обучение в Qualytics Мы рады сообщить, что будем участвовать и спонсировать Ai4 Conference 2021 . Мы не можем пропустить это событие, в течение трех дней выступая с 200 влиятельными спикерами и более 21 отраслевой темы для обсуждения использования ИИ и машинного обучения. Если вы не уверены, стоит ли вам присутствовать, треки могут быть настроены для персонализации вашей повестки дня и созданы как для технической, так и для нетехнической..

«Если у вас плохие данные, ваши инструменты машинного обучения бесполезны». Томас С. Редман Почему качество маркировки данных важно для машинного обучения? Как показано, многие компании, занимающиеся ИИ, используют похожие модели алгоритмов, получение высококачественных помеченных данных - самая сложная часть построения модели машинного обучения. Если данные обучения имеют систематическую ошибку, модель алгоритма не может быть хорошо разработана, компании ИИ необходимо снова..

Прежде чем специалисты по обработке данных приступят к созданию моделей машинного обучения, они обычно проводят ряд шагов, известных как Исследовательский анализ данных (EDA). Хотя этим шагам преподают в учебных лагерях по науке о данных и в университетах повсюду, я хотел бы утверждать, что команды машинного обучения должны принять еще более фундаментальную серию проверок качества, чтобы гарантировать, что данные можно использовать для производства, до попытки EDA. При покупке..