মেশিন লার্নিংয়ের জন্য একটি কার্যকর প্রশিক্ষণ ডেটা কৌশল তৈরি করতে সংগ্রাম করছেন? এই অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ নিবন্ধে কিছু কার্যকর টিপস পান যেখানে Shaip-এর CEO এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা Vatsal Ghiya কীভাবে মেশিন লার্নিং (ML)-এর জন্য একটি প্রশিক্ষণ ডেটা কৌশল তৈরি করতে হয় সে সম্পর্কে কিছু অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ টিপস শেয়ার করেছেন।
প্রবন্ধ থেকে মূল টেকওয়ে হল:
- অন্যান্য পরিষেবা বা সমাধানগুলির বিপরীতে, AI মডেলগুলি তাত্ক্ষণিক অ্যাপ্লিকেশন এবং অবিলম্বে 100% সঠিক ফলাফল অফার করে না। এই ফলাফল এবং উদ্ভাবন শুধুমাত্র গুণমান তথ্য যোগ করার পরে আরো বিকশিত হয়. এমএল মডেলের জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ যে এটি যা করার অনুমিত হয় তাতে শেষ পর্যন্ত সেরা হয়ে উঠতে একদিন ভিতরে এবং বাইরে শেখা।
- কিন্তু, একটি ML মডেল তৈরি করতে কতটা সময় ব্যয় করতে হবে তা অনুমান করার আগে, আপনার ব্যবসা আপনার মডেলের প্রশিক্ষণে কত টাকা বিনিয়োগ করতে পারে তা নির্ধারণ করা গুরুত্বপূর্ণ। অধিকন্তু, ডেটার গুণমান অবশেষে মেশিন লার্নিং মডেলের কার্যকারিতা নির্ধারণ করে।
- এবং বেশিরভাগ সময়ই সংগৃহীত তথ্য কাঁচা এবং অসংগঠিত। এটিকে বোধগম্য করতে ডেটা টীকাটি অবশ্যই সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং নির্ভুল হতে হবে যাতে ফলাফলের তির্যকতা রোধ করা যায়।
ডেটা প্রশিক্ষণ কৌশল সম্পর্কে আরও জানতে চান?
এখানে সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
