Trainingsdaten für maschinelles Lernen

Kapitel 1. Trainingsdaten Einführung

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Daten sind überall um uns herum - Videos, Bilder, Texte, Dokumente, aber auch geografische und multidimensionale Daten und vieles mehr. Doch in ihrer Rohform sind diese Daten für das überwachte maschinelle Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) nur von geringem Nutzen. Wie können wir diese Daten nutzen? Wie können wir unsere Intelligenz aufzeichnen, damit sie durch ML und KI reproduziert werden kann? Die Antwort liegt in der Kunst des Datentrainings - der Disziplin, Rohdaten nutzbar zu machen.

In diesem Buch wirst du lernen:

• Ganz neue Trainingsdaten (KI-Daten) Konzepte

• Die alltägliche Praxis der Datenschulung

• Wie man die Effizienz der Trainingsdaten verbessert

• Wie du dein Team so umgestaltest, dass es stärker auf KI/ML ausgerichtet ist

• Fallstudien aus der Praxis

Bevor wir einige dieser Konzepte behandeln können, müssen wir zunächst die Grundlagen verstehen, die wir in diesem Kapitel auspacken werden.

Bei der Datenschulung geht es darum, Rohdaten zu formen, umzugestalten und in neue Formen zu verwandeln: aus Rohdaten eine neue Bedeutung zu schaffen, um Probleme zu lösen. Dieser Prozess des Erstellens und Zerstörens findet an der Schnittstelle von Fachwissen, Geschäftsanforderungen, und technischen Anforderungen statt. Es handelt sich um eine Reihe von Aktivitäten, die mehrere Bereiche betreffen ...