Машинное обучение

Организация использует машинное обучение для принятия более подробных решений на основе данных и решения проблем. Для обучения модели машинного обучения вам нужны высококачественные обучающие данные. Сбор обучающих данных и способы их использования при обучении моделей — важнейший этап в разработке ИИ.

Машинное обучение — это процесс анализа данных, извлечения уроков из них, а затем принятия решения или прогноза относительно чего-либо в реальном мире.

Одна из самых распространенных ошибок, допускаемых инженерами по машинному обучению при разработке ИИ, — использование непроверенных данных. Внимательно изучите свою коллекцию необработанных данных, прежде чем использовать ее для обучения машинному обучению.

Всегда удаляйте ненужные или нерелевантные данные, чтобы ваша модель ИИ работала точнее.

Jaiinfoway — это компания, специализирующаяся на машинном обучении, которая помогает стартапам создавать продукты, использующие обучение по умолчанию.

5 ошибок, которых следует избегать при обучении модели машинного обучения

Данные, которые уже использовались для тестирования модели:

Вы должны предотвратить такие ошибки, если повторно используете данные для тестирования модели, которая уже использовалась. ИИ будет учиться на большом количестве больших наборов данных, чтобы правильно предсказывать ответы. В результате при проверке возможностей вашей модели ИИ важно использовать совершенно новые наборы данных, которые ранее не использовались для обучения машинному обучению.

Использовать непроверенные неструктурированные данные:

Одна из самых распространенных ошибок, допускаемых инженерами по машинному обучению при разработке ИИ, — использование непроверенных неструктурированных данных. Чтобы модель ИИ выполняла свои функции с большей точностью, следует внимательно изучить исходный набор данных, прежде чем использовать его для обучения машинному обучению. Важно удалить все ненужные или нерелевантные данные.

Используйте модель ИИ:

Если ИИ использует повторяющийся метод машинного обучения, это необходимо учитывать при разработке таких моделей. Как разработчик машинного обучения, вы должны убедиться, что ваша модель ИИ обучается максимально эффективно.

Разработка предвзятой модели ИИ:

Из-за различных факторов, таких как возраст, пол, ориентация и уровень дохода, данные, используемые для обучения модели машинного обучения, могут исказить модель, что может каким-то образом повлиять на результаты. Поэтому вам необходимо выяснить, как каждый фактор влияет на результат, чтобы повысить точность.

Использование недостаточных наборов обучающих данных:

Если данных недостаточно, шансы на успех модели ИИ снижаются. В результате, прежде чем приступить к разработке модели машинного обучения, сначала соберите достаточно обучающих данных в соответствии с типом модели ИИ или отраслью. Для глубокого обучения вам нужно больше количественных, а также качественных наборов данных, чтобы добиться максимальной точности.

Преобразуйте свой бизнес с Услугами искусственного интеллекта и машинного обучения

Мы можем успешно работать вместе над созданием новых технологий для вашего бизнеса.

Посетите: https://jaiinfoway.com