Оглавление:
Это не легкое дело - начинать с проекта машинного обучения может быть непросто для руководителей, которые хотят воспользоваться этой тенденцией в области ИТ, но могут не иметь внутренних знаний, чтобы по-настоящему понять все, что делает машину учебные проекты галочка.
Здесь мы поговорим о некоторых основных заблуждениях, которые влияют на то, как компании разрабатывают технологии машинного обучения на быстро меняющемся рынке. (Наука о данных - это еще одна область деятельности, которую внедряют предприятия, но чем она отличается от ML? Узнайте об этом в науке о данных или в машинном обучении? Вот как определить разницу.)
Миф № 1: больше данных всегда лучше
Это действительно один из самых больших мифов машинного обучения. Люди думают, что больше данных означает больше возможностей оттачивать практические идеи. В некоторых случаях они правы, но чаще обратное может быть правдой.
