Katika kipengele hiki cha wageni, Vatsal Ghiya, Mkurugenzi Mtendaji na Mwanzilishi-Mwenza wa Shaip amejadili baadhi ya maarifa muhimu kuhusu umuhimu wa seti za data za ubora wa kuunda muundo bora wa kujifunza mashine.
Jambo kuu la Kuchukua kutoka kwa Kifungu ni
- Je, unafahamu ufundi unaohusika katika kuunda algoriti za kujifunza kwa mashine(ML) angavu, kamili na yenye athari? Hata hivyo kila mtu amezungumza kila mara kuhusu sehemu za "Finesse" na "Furaha" za kuunda mtindo wa kujifunza mashine, lakini machache yanajadiliwa kuhusu utendakazi. Mchakato huu unahusisha mbinu za uchakataji wa awali, msingi wa ukusanyaji wa data, ufafanuzi wa data, na mengi zaidi.
- Katika lugha ya watu wa kawaida, data ya ML ni huluki moja na algoriti licha ya sehemu tofauti za data. Na hifadhidata hizi huingizwa kwenye mfumo ili kutoa mafunzo kwa algoriti ili kutambua ruwaza. Kila shirika linaweza kutumia hifadhidata hizi kulingana na mahitaji yao ya biashara.
- Na ili kufanya algoriti ya kujifunza kwa mashine kubainisha mchoro sahihi na sahihi kunahitaji seti za data za ubora ambazo ni lazima zikusanywe katika muundo ili kuandaa seti za data zinazofaa zinazojumuisha ukusanyaji wa data, uchakataji wa awali na ufafanuzi. Zaidi ya hayo, seti hizi za data zinaweza kukusanywa kutoka vyanzo vingi kama vile vyanzo vya serikali, hifadhi ya mashine ya kujifunza na injini ya seti za data za google.
Kusoma makala kamili hapa:
https://websnipers.com/what-is-the-role-of-dataset-in-machine-learning/
