Spisu treści:
Nie jest to rzecz lekką - rozpoczęcie od projektu uczenia maszynowego może być zniechęcającym procesem dla kadry kierowniczej, która chce skorzystać z tego trendu IT, ale może nie mieć własnej wiedzy, aby naprawdę zrozumieć tajniki tego, co czyni maszynę projekty edukacyjne zaznacz.
W tym miejscu omówimy niektóre podstawowe nieporozumienia, które mają wpływ na to, jak firmy rozwijają technologie uczenia maszynowego na szybko zmieniającym się rynku. (Nauka o danych to kolejna dziedzina, którą wdrażają firmy, ale czym różni się od ML? Dowiedz się w Data Science lub Machine Learning? Oto jak rozpoznać różnicę).
Mit nr 1: Więcej danych jest zawsze lepsze
To naprawdę jeden z największych mitów uczenia maszynowego. Ludzie myślą, że więcej danych oznacza większą zdolność do doskonalenia przydatnych informacji. W niektórych przypadkach mają rację, ale częściej odwrotność może być prawdziwa.
