Mejorar la calidad del aprendizaje automático

¿QUÉ ES?

Antes de emprender nuestro viaje para mejorar el que probablemente sea el mayor campo de estudio, investigación y desarrollo, solo es apropiado y apropiado que lo entendamos primero, aunque sea a un nivel muy básico.

Por lo tanto, solo para proporcionar una visión general muy breve de la comprensión, Machine Learning o ML para abreviar es una de las tecnologías más actuales y con más tendencias en el mundo en este momento, que en realidad se deriva y funciona como una aplicación subsidiaria del campo de Inteligencia artificial. Implica hacer uso de abundantes piezas de conjuntos de datos discretos para hacer que los potentes sistemas y computadoras de hoy en día sean lo suficientemente sofisticados para comprender y actuar como lo hacen los humanos. El conjunto de datos que le damos a medida que el modelo de capacitación funciona en varios algoritmos subyacentes para hacer que las computadoras sean aún más inteligentes de lo que ya son y ayudarlas a hacer las cosas de una manera humana: aprendiendo de comportamientos pasados.

DESAFÍOS EN LA CREACIÓN DE BUENAS MÁQUINAS Y MODELOS

  • Datos de calidad

Muchas personas y programadores a menudo toman el paso equivocado en esta broma crítica al pensar que la calidad de los datos no afectaría mucho al programa. Claro, no afectaría al programa, pero será el factor clave para determinar la precisión del mismo.

  • Escalabilidad

Absolutamente ningún programa / proyecto de LD que valga la pena en todo el mundo puede ser envuelto de una sola vez. A medida que la tecnología y el mundo cambian día a día, los datos del mismo mundo cambian a pasos agitados. Es por eso que la necesidad de aumentar / disminuir la capacidad de la máquina en términos de su tamaño y escala es altamente imperativa.

  • Diseño de modelos

El modelo final que debe diseñarse al final del proyecto es la pieza final del rompecabezas, lo que significa que no puede haber redundancias en el mismo. Pero muchas veces sucede que el modelo final ahora pertenece a la necesidad y al objetivo final del proyecto.

Las medidas cautelares

Cuando hablamos o pensamos en Aprendizaje automático, debemos tener en cuenta que la parte del aprendizaje es el factor decisivo que solo los humanos hacen. Así que aquí hay algunas cosas que se deben tener en cuenta para hacer que este aprendizaje sea más eficiente:

  • Elija el conjunto de datos correcto: uno que corresponda y se adhiera a sus necesidades y no se desvíe de ese curso en grandes magnitudes. Digamos, por ejemplo, que su modelo necesita imágenes de rostros humanos, sino que su conjunto de datos es más que un conjunto variado de varias partes del cuerpo. Sólo conducirá a malos resultados al final.
  • Asegúrese de que su dispositivo / estación de trabajo carezca de cualquier sesgo preexistente que sea imposible de atrapar cualquier tipo de matemática / estadística. Digamos, por ejemplo, que un sistema contiene una escala que se ha rastreado para redondear un número a casi cien. En el caso de que su modelo contenga cálculos precisos en los que incluso un solo dígito decimal causaría altas fluctuaciones, sería muy molesto. Pruebe el modelo en varios dispositivos antes de continuar.
  • El procesamiento de datos es un proceso de máquina, pero la creación de su conjunto de datos es un proceso humano. Y como tal, cierta cantidad de sesgo humano puede ser consciente o inconscientemente mezclado en él. Entonces, al crear grandes conjuntos de datos, es importante que se intente y tenga en cuenta todas las configuraciones posibles posibles en dicho conjunto de datos.

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