Veri kümeleri, genelleştirme ve fazla uyumlu hale getirme

'nı inceleyin.

Giriş

Bu modül bir soruyla başlar. Aşağıdaki yanıtlardan birini seçin:

Aşağıdaki alanlardan birini iyileştirmeye öncelik vermeniz durumunda karar vereceksiniz. Bu da en çok nasıl bir etki yaratır?
Veri kümenizin kalitesini iyileştirme
Veri her şeyden üstün. Veri kümesinin kalitesi ve boyutu, geliştirirken temel olarak size yardımcı olacak.
Modelinizi eğitmek için daha akıllı bir kayıp işlevi uygulama
Doğru, daha iyi bir kayıp işlevi modelin daha hızlı eğitilmesine yardımcı olabilir bu listedeki diğer bir öğeye göre hâlâ ikinci sıradadır.

Burada daha önemli bir soru var:

Tahmin yapın: Makine öğrenimi projenizde, satın alma sürecinin genellikle veri hazırlama ve dönüştürme için harcıyor musunuz?
Proje süresinin yarısından fazlası
Evet, makine öğrenimi uzmanları zamanlarının çoğunu geçiriyor özellik mühendisliği yapıyorum.
Proje süresinin yarısından azı
Daha fazlası için plan yapın. Genelde makine öğreniminin% 80'inde veri kümelerini oluşturmak ve verileri dönüştürmek için harcanıyor.

Bu modülde, makine öğreniminin özellikleri ve verilerinizi hazırlayarak yüksek kaliteli sonuçlar elde etmek için ve değerlendirme sürecidir.