Una guida alla raccolta di dati reali per l’apprendimento automatico

Guida raccolta dati reali per apprendimento automatico

5 Strategie Efficaci per Ottimizzare il Processo di Raccolta Dati

Sia che tu sia nuovo nel campo della scienza dei dati o il Chief Data Scientist di una grande organizzazione, probabilmente hai giocato con set di dati perfettamente strutturati per risolvere problemi di apprendimento automatico di tipo giocattolo. Forse hai utilizzato il clustering K-Means per prevedere le specie di fiori nel set di dati Iris. Oppure hai provato un modello di regressione logistica per prevedere quali passeggeri sono sopravvissuti al viaggio del Titanic.

Sebbene questi set di dati siano ottimi per praticare le basi dell’apprendimento automatico, non rispecchiano i dati del mondo reale con cui ti troverai a che fare sul lavoro. In realtà, i tuoi dati possono avere problemi di qualità, potrebbero non essere perfetti per il compito in questione o potrebbero non esistere ancora. Ciò significa che i Data Scientist spesso devono mettersi all’opera per raccogliere dati, una sfida spesso non affrontata nei programmi di studio di scienza dei dati attuali.

Per i nuovi Data Scientist, raccogliere grandi quantità di dati prima di affrontare il problema può sembrare estremamente intimidatorio, poiché questa fase costituisce la base dell’intero progetto di apprendimento automatico. Tuttavia, con le giuste strategie, questo processo può diventare molto più gestibile.

Nel corso dei miei oltre 10 anni come Data Scientist, ho incontrato una vasta gamma di strategie di raccolta dati e in questo articolo condividerò cinque dei miei consigli preferiti per ottimizzare il processo di raccolta dati e metterti sulla strada per creare un prodotto di apprendimento automatico di successo.

• Due modi per scaricare e accedere a Llama 2 localmente
• Potere del contesto nella narrazione basata sui dati
• Environmental Data Science Un’introduzione

1. Trasforma la Raccolta Dati in un Valore Immediato per l’Utente

Un punto di partenza potente consiste nell’offrire un valore tangibile fin dall’inizio. Prendiamo in prestito un esempio da un importante attore nel settore automobilistico, Tesla. La loro ricerca di un veicolo completamente autonomo è un obiettivo sostanziale che ha richiesto anni di sviluppo e una massiccia raccolta di dati.

Quindi, cosa hanno fatto durante la raccolta di tutti questi dati?