Πώς μπορούν να διαφέρουν τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου από τα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιούνται στα σεμινάρια;
Τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου μπορεί να διαφέρουν σημαντικά από τα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιούνται στα σεμινάρια, ιδιαίτερα στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά στον τομέα της βαθιάς μάθησης με TensorFlow και τρισδιάστατα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) για την ανίχνευση καρκίνου του πνεύμονα στον διαγωνισμό Kaggle. Ενώ τα σεμινάρια παρέχουν συχνά απλοποιημένα και επιμελημένα σύνολα δεδομένων για διδακτικούς σκοπούς, τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου είναι συνήθως πιο περίπλοκα και
Ποιες είναι οι συγκεκριμένες εκτιμήσεις για την ML κατά την ανάπτυξη μιας εφαρμογής ML;
Κατά την ανάπτυξη μιας εφαρμογής μηχανικής μάθησης (ML), πρέπει να ληφθούν υπόψη διάφορα ζητήματα ειδικά για το ML. Αυτές οι εκτιμήσεις είναι ζωτικής σημασίας προκειμένου να διασφαλιστεί η αποτελεσματικότητα, η αποδοτικότητα και η αξιοπιστία του μοντέλου ML. Σε αυτήν την απάντηση, θα συζητήσουμε μερικά από τα βασικά ζητήματα που αφορούν ειδικά το ML που πρέπει να έχουν υπόψη τους οι προγραμματιστές πότε