Miben térhetnek el a valós adatok az oktatóanyagokban használt adatkészletektől?
A valós adatok jelentősen eltérhetnek az oktatóanyagokban használt adatkészletektől, különösen a mesterséges intelligencia területén, különös tekintettel a TensorFlow-val végzett mély tanulásra és a 3D konvolúciós neurális hálózatokra (CNN) a tüdőrák kimutatására a Kaggle-versenyben. Míg az oktatóanyagok gyakran egyszerűsített és válogatott adatkészleteket kínálnak didaktikai célokra, a valós adatok általában összetettebbek és összetettebbek.
Melyek az ML-specifikus szempontok egy ML alkalmazás fejlesztése során?
Egy gépi tanulási (ML) alkalmazás fejlesztése során számos ML-specifikus szempontot figyelembe kell venni. Ezek a megfontolások kulcsfontosságúak az ML modell hatékonyságának, hatékonyságának és megbízhatóságának biztosítása érdekében. Ebben a válaszban meg fogunk tárgyalni néhány olyan kulcsfontosságú ML-specifikus szempontot, amelyeket a fejlesztőknek szem előtt kell tartaniuk