Training Data for Machine Learning: Human Supervision from Annotation to Data Science

داده‌های آموزشی شما به اندازه خود الگوریتم‌ها با موفقیت پروژه داده‌های شما ارتباط دارد - اکثر شکست‌ها در سیستم‌های یادگیری عمیق به داده‌های آموزشی مربوط می‌شوند. اما در حالی که داده‌های آموزشی پایه‌ای برای یادگیری ماشینی موفق است، منابع جامع کمی وجود دارد که به شما کمک می‌کند تا این فرآیند را ادامه دهید. این راهنمای عملی نحوه کار و مقیاس دادن به داده های آموزشی را توضیح می دهد. متخصصان علم داده و مهندسان یادگیری ماشین درک کاملی از مفاهیم، ​​ابزارها و فرآیندهای مورد نیاز برای:

• طراحی، استقرار و ارسال داده‌های آموزشی برای برنامه‌های کاربردی یادگیری عمیق در سطح تولید به دست خواهند آورد. li>
• ادغام با اکوسیستم رو به رشد ابزارها
• شناخت و اصلاح حالت های شکست مبتنی بر داده های آموزشی جدید
• بهبود عملکرد سیستم موجود و اجتناب از خطرات توسعه
• با اطمینان از روش‌های اتوماسیون و شتاب برای ایجاد مؤثرتر داده‌های آموزشی استفاده کنید
• از دست دادن داده‌ها با ساختاردهی ابرداده‌ها حول مجموعه‌های داده ایجاد شده جلوگیری کنید
• مفاهیم داده‌های آموزشی را به وضوح برای کارشناسان موضوع و سایر سهامداران توضیح دهید. li>
• سیستم خود را با موفقیت حفظ، اجرا و بهبود دهید

Your training data has as much to do with the success of your data project as the algorithms themselves--most failures in deep learning systems relate to training data. But while training data is the foundation for successful machine learning, there are few comprehensive resources to help you ace the process. This hands-on guide explains how to work with and scale training data. Data science professionals and machine learning engineers will gain a solid understanding of the concepts, tools, and processes needed to:

• Design, deploy, and ship training data for production-grade deep learning applications
• Integrate with a growing ecosystem of tools
• Recognize and correct new training data-based failure modes
• Improve existing system performance and avoid development risks
• Confidently use automation and acceleration approaches to more effectively create training data
• Avoid data loss by structuring metadata around created datasets
• Clearly explain training data concepts to subject matter experts and other shareholders
• Successfully maintain, operate, and improve your system