Satura rādītājs:
Tā nav lieta, kas jāuzņemas uzmanīgi - sākt ar mašīnmācīšanās projektu var būt biedējošs process vadītājiem, kuri vēlas izmantot šo IT tendenci, bet, iespējams, pietrūkst iekšējo zināšanu, lai īsti saprastu, kādas ir mašīnas priekšrocības. mācību projekti ķeksīti.
Šeit mēs runāsim par dažiem pamata nepareiziem priekšstatiem, kas ietekmē to, kā uzņēmumi izstrādā mašīnmācīšanās tehnoloģijas ātri mainīgajā tirgū. (Datu zinātne ir vēl viena joma, ko uzņēmumi īsteno, bet kā tā atšķiras no ML? Uzziniet datu zinātnē vai mašīnmācībā? Lūk, kā pamanīt atšķirību.)
1. mīts: vairāk datu vienmēr ir labāki
Šis tiešām ir viens no lielākajiem mašīnmācības mītiem. Cilvēki domā, ka vairāk datu nozīmē lielāku spēju pilnveidot ieskatu, par kuru var rīkoties. Dažos gadījumos viņiem ir taisnība, bet biežāk otrādi var būt taisnība.
