Temiz, etiketlenmiş ve erişilebilir veri her başarılı ML girişimini temelidir — doğru yapmanın yolu burada.
Veri farklılaştırıcıdır
Algoritmalar giderek daha fazla metalaştırılıyor; özel, iyi seçilmiş veriler, etkili makine öğrenimi sistemlerini başarısız deneylerden ayıran şeydir.
Çoğu ML projesi, model seçimi nedeniyle değil, zayıf veri kalitesi, yetersiz hacim veya erişilemeyen veri siloları nedeniyle başarısız olur.
Veri toplama ve etiketleme
Toplama başlamadan önce makine öğrenimi hedefinize uygun net veri gereksinimlerini tanımlayın. Otomatik işlem hatları verileri sürekli olarak alır, temizler ve doğrular.
Etiketleme stratejileri (manuel açıklama ekleme, zayıf denetim ve sentetik veri oluşturma) kullanım durumunuza ve doğruluk gereksinimlerinize bağlıdır.
Altyapı ve yönetişim
Veri gölleri, özellik depoları ve sürümlendirilmiş veri kümeleri, tekrarlanabilir deneylere ve güvenilir üretim modellerine olanak tanır.
Erişim kontrolleri, denetim izleri ve gizlilik uyumluluğu (GDPR, anonimleştirme) baştan itibaren veri altyapısına yerleştirilmelidir.
Prototipten üretime
Veri kayması için üretimdeki model performansını izleyin; gerçek dünyadaki girdiler eğitim verilerinden saptığında doğruluk sessizce azalır.
Emirates ITS, kuruluşların veri stratejisinden model dağıtımı ve izleme yoluyla uçtan uca makine öğrenimi hatları oluşturmasına yardımcı olur.
AI & Intelligent Automation ile ilgili yardım mı arıyorsunuz? Ürünlerimizi keşfedin AI & Intelligent Automation, portföy, veya ekibimizle iletişime geçin.