在此客座专题中，Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghiya 讨论了关于质量数据集对于创建有效机器学习模型的重要性的一些关键见解。
文章的要点是
- 您是否了解创建直观、全面且有影响力的机器学习 (ML) 算法所涉及的技术细节？ 然而，每个人总是谈论创建机器学习模型的“Finesse”和“Fun”部分，但很少讨论功能。 这个过程涉及预处理技术、数据收集的基础、数据注释等等。
- 用外行人的语言来说，ML 数据是算法的单一实体，尽管包含不同的数据块。 这些数据集被输入系统以训练算法来识别模式。 每个组织都可以根据其业务需求使用这些数据集。
- 为了让机器学习算法识别正确和准确的模式，需要高质量的数据集，这些数据集必须以某种格式收集，以准备相关的数据集，包括数据收集、预处理和注释。 此外，这些数据集可以从多个来源收集，如政府来源、机器学习存放处和谷歌数据集引擎。
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