努力为机器学习构建有效的训练数据策略？ 在这篇有见地的文章中获取一些有效的技巧，Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghiya 分享了一些关于如何为机器学习 (ML) 构建训练数据策略的有见地的技巧。
文章的要点是：
- 与其他服务或解决方案不同，AI 模型不提供即时应用程序和立即 100% 准确的结果。 只有在添加质量数据后，这些结果和创新才会得到更多发展。 对于 ML 模型来说，日复一日地学习以最终成为它应该做的最好的事情是很重要的。
- 但是，在估算构建 ML 模型所需的时间之前，决定您的企业可以投入多少资金来训练您的模型至关重要。 而且，数据的质量最终决定了机器学习模型的性能。
- 大多数时候收集的数据是原始的和非结构化的。 为了使其易于理解，数据注释必须始终一致且准确，以防止结果出现偏差。
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https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
