Wprowadzenie
Ten moduł rozpoczyna się od pytania na początku. Wybierz jedną z tych odpowiedzi:
Gdyby trzeba było potraktować priorytetowo ulepszenie jednego z poniższych obszarów
w Twoim projekcie
systemów uczących się, który pozwoliłby
wpływ na media?
Poprawianie jakości zbioru danych
Dane mają priorytet nad wszystkim.
Jakość i rozmiar zbioru danych mają większe znaczenie
do tworzenia modeli.
Zastosowanie bardziej inteligentnej funkcji straty do trenowania modelu
Prawda, lepsza funkcja straty może przyśpieszyć trenowanie modelu, ale
do innego elementu na tej liście jest ciągle odległa sekunda.
A oto kolejne pytanie wstępne:
Zgadnij: ile czasu w Twoim projekcie
związanym z systemami uczącymi się
Czy organizacja poświęca zwykle czas na przygotowywanie i przekształcanie danych?
Ponad połowa czasu trwania projektu
Tak, specjaliści ds. systemów uczących się spędzają większość czasu
jak tworzyć zbiory danych
i pracować nad funkcjami.
Mniej niż połowa czasu trwania projektu
Planuj dalej! Systemy uczące się są wykorzystywane zazwyczaj w 80% czasu
na tworzenie zbiorów danych i przekształcanie danych.
W tym module poznasz cechy systemów uczących się i o tym, jak przygotować dane, aby zapewnić wysoką jakość trenowania i oceniania modelu.