在此客座專題中，Shaip 的首席執行官兼聯合創始人 Vatsal Ghiya 討論了關於質量數據集對於創建有效機器學習模型的重要性的一些關鍵見解。
文章的要點是
- 您是否了解創建直觀、全面且有影響力的機器學習 (ML) 算法所涉及的技術細節？ 然而，每個人總是談論創建機器學習模型的“Finesse”和“Fun”部分，但很少討論功能。 這個過程涉及預處理技術、數據收集的基礎、數據註釋等等。
- 用外行人的語言來說，ML 數據是算法的單一實體，儘管包含不同的數據塊。 這些數據集被輸入系統以訓練算法來識別模式。 每個組織都可以根據其業務需求使用這些數據集。
- 為了讓機器學習算法識別正確和準確的模式，需要高質量的數據集，這些數據集必須以某種格式收集，以準備相關的數據集，包括數據收集、預處理和註釋。 此外，這些數據集可以從多個來源收集，如政府來源、機器學習存放處和谷歌數據集引擎。
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