Isi kandungan:
Ia bukan satu perkara yang perlu diambil ringan - bermula dengan projek pembelajaran mesin boleh menjadi satu proses yang menakutkan untuk eksekutif yang ingin memanfaatkan trend TI ini tetapi mungkin kekurangan pengetahuan dalaman untuk benar-benar memahami selok-belok mesin yang membuat mesin cubaan projek pembelajaran.
Di sini kita akan membincangkan beberapa salah faham asas yang memberi impak kepada bagaimana syarikat membangunkan teknologi pembelajaran mesin dalam pasaran yang berubah dengan cepat. (Sains data adalah perniagaan bidang lain yang sedang dilaksanakan, tetapi bagaimana pula dengan ML? Cari dalam Sains Data atau Pembelajaran Mesin? Berikut adalah Cara Menentukan Perbezaan.)
Mitos # 1: Lebih Banyak Data Lebih Baik Lebih Baik
Ini benar-benar salah satu mitos terbesar pembelajaran mesin. Orang berfikir bahawa lebih banyak data bermakna lebih banyak keupayaan untuk mengasah pada wawasan yang boleh diambil tindakan. Dalam sesetengah kes, mereka betul, tetapi lebih kerap, sebaliknya mungkin benar.
