Machine Learning အတွက် ထိရောက်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဗျူဟာကို တည်ဆောက်ရန် ရုန်းကန်နေပါသလား။ Shaip ၏ CEO နှင့် ပူးတွဲတည်ထောင်သူ Vatsal Ghiya သည် Machine Learning (ML) အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဗျူဟာကို တည်ဆောက်နည်းဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော အကြံဥာဏ်အချို့ကို မျှဝေပေးသည့် ဤထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော ဆောင်းပါးတွင် ထိရောက်သော အကြံပြုချက်အချို့ကို ရယူလိုက်ပါ။
ဆောင်းပါးမှ အဓိကယူဆောင်သွားသောအချက်များမှာ-
- အခြားဝန်ဆောင်မှုများ သို့မဟုတ် ဖြေရှင်းချက်များနှင့်မတူဘဲ၊ AI မော်ဒယ်များသည် ချက်ခြင်းအပလီကေးရှင်းများနှင့် 100% တိကျသောရလဒ်များကို ချက်ချင်းမပေးဆောင်ပါ။ ဤရလဒ်များနှင့် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုများသည် အရည်အသွေးဒေတာကို ပေါင်းထည့်ပြီးနောက်မှသာ ပိုမိုတိုးတက်ပြောင်းလဲလာပါသည်။ ML model သည် အဆုံးစွန်တွင် အကောင်းဆုံးဖြစ်လာစေရန်အတွက် နေ့စဥ်လေ့လာရန် အရေးကြီးပါသည်။
- သို့သော် ML မော်ဒယ်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန် လိုအပ်သည့်အချိန်ပမာဏကို မခန့်မှန်းမီ၊ သင့်လုပ်ငန်းသည် သင့်မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံနိုင်သည့် ငွေကြေးပမာဏကို ဆုံးဖြတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာအရည်အသွေးသည် Machine Learning မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နောက်ဆုံးတွင် ဆုံးဖြတ်သည်။
- အချိန်အများစုမှာ စုဆောင်းထားသော ဒေတာသည် အကြမ်းခံပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိပေ။ ၎င်းကို နားလည်နိုင်စေရန်အတွက် ရလဒ်များကို လှည့်စားခြင်းမှ ကာကွယ်ရန် တစ်လျှောက်လုံး ကိုက်ညီပြီး တိကျရပါမည်။
ဒေတာလေ့ကျင့်ရေးဗျူဟာများအကြောင်း ပိုမိုသိရှိလိုပါသလား။
ဆောင်းပါးအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ဖတ်ရှုပါ။
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
