Innholdsfortegnelse:
Det er ikke en ting å ta lett på - å starte med et maskinlæringsprosjekt kan være en skremmende prosess for ledere som ønsker å dra nytte av denne IT-trenden, men kanskje mangler den interne kunnskapen for virkelig å forstå inn- og outs for det som gjør maskinen. læringsprosjekter krysser av.
Her vil vi snakke om noen av de grunnleggende misoppfatningene som har innvirkning på hvordan selskaper utvikler maskinlæringsteknologier i et raskt skiftende marked. (Datavitenskap er et annet felt virksomheter implementerer, men hvordan skiller det seg fra ML? Finn ut i datavitenskap eller maskinlæring? Slik kan du oppdage forskjellen.)
Myte nr. 1: Mer data er alltid bedre
Dette er virkelig en av de største mytene om maskinlæring. Folk tror at mer data betyr mer evne til å finpusse på handlingsdyktige innsikter. I noen tilfeller har de rett, men oftere kan det motsatte være sant.
