ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਰਣਨੀਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਇਸ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਵਾਲੇ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੁਝਾਅ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਸੀਈਓ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਵਤਸਲ ਘੀਆ ਨੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਰਣਨੀਤੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸਮਝਦਾਰ ਸੁਝਾਅ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਹਨ।
ਲੇਖ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ ਹਨ:
- ਹੋਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਜਾਂ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, AI ਮਾਡਲ ਤਤਕਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ 100% ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਜੋੜ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਹੋਰ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ML ਮਾਡਲ ਲਈ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਦਿਨ ਅੰਦਰ ਅਤੇ ਬਾਹਰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਤਮ ਬਣਨ ਲਈ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਪਰ, ਇੱਕ ML ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿੰਨੀ ਰਕਮ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਖਰਕਾਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਕੱਚਾ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਗਾਤਾਰ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਡਾਟਾ ਸਿਖਲਾਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ?
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
