Yn cael trafferth adeiladu strategaeth data hyfforddi effeithiol ar gyfer Dysgu Peiriannau? Sicrhewch rai awgrymiadau effeithiol yn yr erthygl graff hon lle mae Vatsal Ghiya, Prif Swyddog Gweithredol a chyd-sylfaenydd Shaip wedi rhannu rhai awgrymiadau craff ar sut i adeiladu strategaeth data hyfforddi ar gyfer Machine Learning (ML).
Y prif siopau cludfwyd o'r erthygl yw:
- Yn wahanol i wasanaethau neu atebion eraill, nid yw modelau AI yn cynnig cymwysiadau ar unwaith a chanlyniadau cywir 100% ar unwaith. Dim ond ar ôl ychwanegu data o ansawdd y mae'r canlyniadau a'r datblygiadau arloesol hyn yn datblygu'n fwy. Mae'n bwysig i'r model ML ddysgu diwrnod i mewn ac allan i ddod y gorau yn y pen draw yn yr hyn y mae i fod i'w wneud.
- Ond, cyn amcangyfrif faint o amser sydd ei angen i'w dreulio ar adeiladu model ML, mae'n hanfodol penderfynu faint o arian y gallai eich busnes ei fuddsoddi i hyfforddi eich model. Ar ben hynny, mae ansawdd y data yn y pen draw yn penderfynu perfformiad y model Machine Learning.
- A'r rhan fwyaf o'r amser mae'r data a gesglir yn amrwd ac yn ddistrwythur. Er mwyn ei gwneud yn ddealladwy rhaid i anodi data fod yn gyson ac yn gywir drwyddo draw er mwyn atal y canlyniadau rhag gwyro.
Eisiau gwybod mwy am strategaethau hyfforddi data?
Darllenwch yr Erthygl Llawn Yma:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
