مشین لرننگ کے لیے ایک موثر تربیتی ڈیٹا حکمت عملی بنانے کے لیے جدوجہد کر رہے ہیں؟ اس بصیرت سے بھرپور مضمون میں کچھ موثر تجاویز حاصل کریں جہاں Shaip کے CEO اور شریک بانی Vatsal Ghiya نے مشین لرننگ (ML) کے لیے تربیتی ڈیٹا کی حکمت عملی بنانے کے طریقے کے بارے میں کچھ بصیرت انگیز تجاویز کا اشتراک کیا ہے۔
آرٹیکل سے اہم نکات یہ ہیں:
- دیگر خدمات یا حل کے برعکس، AI ماڈلز فوری ایپلی کیشنز اور فوری طور پر 100% درست نتائج پیش نہیں کرتے ہیں۔ یہ نتائج اور اختراعات صرف کوالٹی ڈیٹا کے اضافے کے بعد ہی مزید تیار ہوتی ہیں۔ ML ماڈل کے لیے یہ ضروری ہے کہ وہ ایک دن اندر اور باہر سیکھے تاکہ آخر کار اس میں بہترین بن جائے جو اسے کرنا ہے۔
- لیکن، ML ماڈل کی تعمیر پر خرچ کرنے کے لیے درکار وقت کا اندازہ لگانے سے پہلے، یہ فیصلہ کرنا ضروری ہے کہ آپ کا کاروبار آپ کے ماڈل کی تربیت میں کتنی رقم لگا سکتا ہے۔ مزید برآں، ڈیٹا کا معیار بالآخر مشین لرننگ ماڈل کی کارکردگی کا فیصلہ کرتا ہے۔
- اور زیادہ تر وقت جمع کردہ ڈیٹا خام اور غیر ساختہ ہوتا ہے۔ اسے قابل فہم بنانے کے لیے اعداد و شمار کی تشریح کو مسلسل اور درست ہونا چاہیے تاکہ نتائج میں کمی کو روکا جا سکے۔
ڈیٹا ٹریننگ کی حکمت عملیوں کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟
مکمل مضمون یہاں پڑھیں:
https://www.iotforall.com/effective-tips-to-build-a-training-data-strategy-for-machine-learning
