Cuprins:
Nu este un lucru de luat cu ușurință - pornirea cu un proiect de învățare automată poate fi un proces descurajant pentru directorii care doresc să profite de această tendință IT, dar ar putea să nu aibă cunoștințe interne pentru a înțelege cu adevărat elementele de bază ale mașinii. proiectele de învățare bifează.
Aici vom vorbi despre unele dintre concepțiile greșite de bază care au un impact asupra modului în care companiile dezvoltă tehnologiile de învățare a mașinilor pe o piață în schimbare rapidă. (Știința datelor este un alt domeniu pe care îl implementează întreprinderile, dar cum este diferit de ML? Aflați în Data Science sau Machine Learning? Iată cum puteți observa diferența.)
Mitul nr. 1: mai multe date sunt întotdeauna mai bune
Acesta este într-adevăr unul dintre cele mai mari mituri ale învățării automate. Oamenii consideră că mai multe date înseamnă mai multă capacitate de a profita din punct de vedere acțional În unele cazuri, au dreptate, dar mai des, reversul poate fi adevărat.
