Trainingsdaten für maschinelles Lernen

Deine Trainingsdaten haben genauso viel mit dem Erfolg deines Datenprojekts zu tun wie die Algorithmen selbst, denn die meisten Fehlschläge bei KI-Systemen hängen mit den Trainingsdaten zusammen. Obwohl Trainingsdaten die Grundlage für erfolgreiches KI und maschinelles Lernen sind, gibt es nur wenige umfassende Ressourcen, die dir dabei helfen, den Prozess zu meistern.

In diesem praktischen Leitfaden zeigt der Autor Anthony Sarkis - leitender Ingenieur für die KI-Trainingsdatensoftware Diffgram - technischen Fachkräften, Managern und Fachexperten, wie sie mit Trainingsdaten arbeiten und diese skalieren können, und beleuchtet gleichzeitig die menschliche Seite der Überwachung von Maschinen. Technische Führungskräfte, Dateningenieure und Data-Science-Profis erhalten ein solides Verständnis der Konzepte, Tools und Prozesse, die sie für den erfolgreichen Umgang mit Trainingsdaten benötigen.

In diesem Buch lernst du, wie du:

• Effektiv mit Trainingsdaten arbeiten, einschließlich Schemata, Rohdaten und Kommentaren
• deine Arbeit, dein Team oder dein Unternehmen stärker auf KI/ML-Daten ausrichten kannst
• Trainingsdatenkonzepte anderen Mitarbeitern, Teammitgliedern und Stakeholdern klar und deutlich zu erklären
• Trainingsdaten für produktionsreife KI-Anwendungen entwerfen, bereitstellen und ausliefern
• neue, auf Trainingsdaten basierende Fehlermöglichkeiten wie Datenverzerrungen zu erkennen und zu korrigieren
• Automatisierungen sicher nutzen, um Trainingsdaten effektiver zu erstellen
• Schulungsdatensysteme erfolgreich pflegen, betreiben und verbessern