Mục lục:
Đó không phải là một điều nhẹ nhàng - bắt đầu với một dự án máy học có thể là một quá trình khó khăn đối với các giám đốc điều hành muốn tận dụng xu hướng CNTT này nhưng có thể thiếu kiến thức nội bộ để thực sự hiểu được những gì tạo ra máy móc dự án học tập tích tắc.
Ở đây chúng ta sẽ nói về một số quan niệm sai lầm cơ bản đang có tác động đến cách các công ty phát triển công nghệ máy học trong một thị trường thay đổi nhanh chóng. (Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực mà các doanh nghiệp đang triển khai, nhưng nó khác với ML như thế nào? Tìm hiểu trong Khoa học dữ liệu hoặc Học máy? Dưới đây là cách phát hiện sự khác biệt.)
Chuyện hoang đường số 1: Nhiều dữ liệu luôn tốt hơn
Đây thực sự là một trong những huyền thoại lớn nhất của máy học. Mọi người nghĩ rằng nhiều dữ liệu hơn có nghĩa là có nhiều khả năng để trau dồi những hiểu biết có thể hành động. Trong một số trường hợp, họ đúng, nhưng thường xuyên hơn, điều ngược lại có thể đúng.
