Données de formation pour l'apprentissage automatique

Tes données d'entraînement ont autant à voir avec la réussite de ton projet de données que les algorithmes eux-mêmes, car la plupart des échecs des systèmes d'IA sont liés aux données d'entraînement. Mais si les données d'entraînement sont la base d'une IA et d'un apprentissage automatique réussis, il existe peu de ressources complètes pour t'aider à maîtriser le processus.

Dans ce guide pratique, l'auteur Anthony Sarkis - ingénieur en chef du logiciel de données d'entraînement Diffgram AI - montre aux professionnels techniques, aux gestionnaires et aux experts en la matière comment travailler avec des données d'entraînement et les mettre à l'échelle, tout en éclairant le côté humain de la supervision des machines. Les responsables de l'ingénierie, les ingénieurs de données et les professionnels de la science des données acquerront une solide compréhension des concepts, des outils et des processus dont ils ont besoin pour réussir avec les données de formation.

Avec ce livre, tu apprendras à :

• Travailler efficacement avec les données de formation, y compris les schémas, les données brutes et les annotations.
• Transformer ton travail, ton équipe ou ton organisation pour qu'ils soient davantage centrés sur les données IA/ML.
• Expliquer clairement les concepts de données de formation aux autres membres du personnel, aux membres de l'équipe et aux parties prenantes.
• Concevoir, déployer et expédier des données de formation pour des applications d'IA de niveau production.
• Reconnaître et corriger les nouveaux modes d'échec basés sur les données de formation, tels que les biais de données.
• Utiliser en toute confiance l'automatisation pour créer plus efficacement des données de formation
• Maintenir, exploiter et améliorer avec succès les systèmes d'enregistrement des données de formation.