Capítulo 7. Cómo construir un conjunto de datos
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
El conjunto de datos es la base de cualquier proyecto de IA de perímetro. Con un gran conjunto de datos, todas las tareas del flujo de trabajo resultan más sencillas y menos arriesgadas, desde la selección del algoritmo adecuado hasta la comprensión de los requisitos de hardware y la evaluación del rendimiento en el mundo real.
Los conjuntos de datos son indiscutiblemente críticos para los proyectos de aprendizaje automático, en los que los datos se utilizan directamente para entrenar modelos. Sin embargo, los datos son vitales incluso si tu aplicación de IA de perímetro no requiere aprendizaje automático. Los conjuntos de datos son necesarios para seleccionar técnicas eficaces de procesamiento de señales, diseñar algoritmos heurísticos y probar aplicaciones en condiciones realistas.
Recopilar un conjunto de datos suele ser la parte más difícil, larga y costosa de cualquier proyecto de IA de perímetro. También es el lugar donde es más probable que cometas errores terribles y difíciles de detectar que pueden condenar tu proyecto al fracaso. Este capítulo está diseñado para presentar las buenas prácticas actuales para crear un conjunto de datos de IA de perímetro. Probablemente sea la sección más importante de este libro.
¿Qué aspecto tiene un conjunto de datos?
Cada conjunto de datos de está formado por un montón de ...
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