https://virgool.ir/feed/@rahmani1779Programmerfa2026-11-12 04:49:14https://files.virgool.ir/upload/users/45130/avatar/CPjQjS.jpghttps://virgool.ir/@rahmani1779https://virgool.ir/@rahmani1779/بهترین-شیوه-مدیریت-داده-در-یادگیری-ماشین-قسمت-۱-yxi47hrh20fzبرای چندین دهه یادگیری ماشین با توجه پیچیدگی تقلید از انسان و مجموعه داده های به اندازه کافی بزرگ، سرعت رشد پایینی داشت. امروزه، تعداد زیادی از شرکت ها اهداف خود را با چشم‌انداز مثبت تری به یادگیری ماشین با وجود پیشرفت های انجام گرفته در زمینه معماری و پردازش CPU و GPU پیش می‌برند.یکی از رایج‌ ترین ویژگی های سیستم های هوش مصنوعی (AI)، از روش های آماری برای پیش بینی استفاده می‌کند و به طور خودکار، خود را آموزش میدهد تا دقت پیش بینی را در طول زمان بیشتر و بیشتر کند. براساس نظر سنجی اخیر TDWI، هفده درصد از شرکت‌ها تصمیمات خود را با یادگیری ماشین انجام می‌دهند.طراحی، استقرار و مدیریت معماری موثر داده ها برای موفقیت ایده ها و ابتکارات یادگیری ماشین بسیار مهم است. پیاده سازی نیاز به پشتیبانی موثر، انعطاف پذیر از جریان داده ها در مقیاس بالا است. این پشتیبانی موثر باعث کاهش میزان خطا و احتمال شکست پروژه های یادگیری ماشین است. زیرا حجم داده های بسیار زیاد است و درحال افزایش از طرفی سازمان ها آموزش مدل‌ها را تسریع می‌کنند.در اینجا مواردی که برای مدیریت داده در یادگیری ماشین ها مهم است را نام می‌بریم و در قسمت بعد موارد را به طور کامل شرح می‌دهیم: کارایی (موارد استفاده) یادگیری ماشین را در حوزه‌ مد‌نظر خود بررسی کنید.دیتاست (Dataset) مربوط به کار خود را توسعه دهید.الزامات آماده سازی داده ها را بررسی کنید.الگوی منطقی خودتان را برای نحوه استفاده از داده ها تعریف کنید.جریان داده را معماری کنید.پلتفرم های داده خود را پیدا کنید.برای رشد سریع نقشه بکشید.جریان داده را ساده کنید.الزامات آزمایش مدل را به دقت در نظر بگیرید.برای تکرار های مکرر در محیط تولید خود، برنامه ریزی کنید.نظارت و اصلاح جریان داده.سایت مرجعمحمد رحمانیمحمد رحمانیThu, 09 Dec 2021 00:45:13 +0330