努力為機器學習構建有效的訓練數據策略？ 在這篇有見地的文章中獲取一些有效的技巧，Shaip 的首席執行官兼聯合創始人 Vatsal Ghiya 分享了一些關於如何為機器學習 (ML) 構建訓練數據策略的有見地的技巧。
文章的要點是：
- 與其他服務或解決方案不同，AI 模型不提供即時應用程序和立即 100% 準確的結果。 只有在添加質量數據後，這些結果和創新才會得到更多發展。 對於 ML 模型來說，日復一日地學習以最終成為它應該做的最好的事情是很重要的。
- 但是，在估算構建 ML 模型所需的時間之前，決定您的企業可以投入多少資金來訓練您的模型至關重要。 而且，數據的質量最終決定了機器學習模型的性能。
- 大多數時候收集的數據是原始的和非結構化的。 為了使其易於理解，數據註釋必須始終一致且準確，以防止結果出現偏差。
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https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
