Зміст:
Не варто брати до уваги серйозно - починати з проекту машинного навчання може бути непростим процесом для керівників, які хочуть скористатись цією тенденцією ІТ, але, можливо, не вистачає внутрішніх знань, щоб справді зрозуміти, що можна зробити з машин навчальні проекти галочкою.
Тут ми поговоримо про деякі основні помилки, які впливають на те, як компанії розвивають технології машинного навчання на швидко мінливому ринку. (Наука даних - це інша галузь, яку впроваджує бізнес, але чим вона відрізняється від ML? Дізнайтеся в Science Data або Machine Learning? Ось як визначити різницю.)
Міф №1: Більше даних завжди краще
Це дійсно один з найбільших міфів машинного навчання. Люди думають, що більше даних означає більшу здатність відточувати діючі відомості. У деяких випадках вони мають рацію, але частіше зворотне може бути правдою.
