როგორ შეიძლება რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემები განსხვავდებოდეს გაკვეთილებში გამოყენებული მონაცემთა ნაკრებისგან?
რეალური სამყაროს მონაცემები შეიძლება მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდეს გაკვეთილებში გამოყენებული მონაცემთა ნაკრებისგან, განსაკუთრებით ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად ღრმა სწავლა TensorFlow-ით და 3D კონვოლუციური ნერვული ქსელებით (CNN) ფილტვის კიბოს გამოვლენისთვის Kaggle-ის კონკურსში. მიუხედავად იმისა, რომ გაკვეთილები ხშირად გთავაზობთ გამარტივებულ და კურირებულ მონაცემთა ნაკრებებს დიდაქტიკური მიზნებისთვის, რეალურ სამყაროში მონაცემები ჩვეულებრივ უფრო რთული და
რა არის ML-ს სპეციფიკური მოსაზრებები ML აპლიკაციის შემუშავებისას?
მანქანათმცოდნეობის (ML) აპლიკაციის შემუშავებისას, არსებობს ML-სპეციფიკური რამდენიმე მოსაზრება, რომელიც უნდა იქნას გათვალისწინებული. ეს მოსაზრებები გადამწყვეტია ML მოდელის ეფექტურობის, ეფექტურობისა და სანდოობის უზრუნველსაყოფად. ამ პასუხში განვიხილავთ ML-ს სპეციფიკურ რამდენიმე ძირითად მოსაზრებას, რომელიც დეველოპერებმა უნდა გაითვალისწინონ როდის