İçindekiler:
Hafifçe ele almak bir şey değil - bir makine öğrenimi projesiyle başlamak, bu BT trendinden yararlanmak isteyen ancak makineyi oluşturan şeylerin giriş ve çıkışlarını gerçekten anlamak için şirket içi bilgiye sahip olmayan yöneticiler için göz korkutucu bir süreç olabilir. öğrenme projeleri kene.
Burada, şirketlerin hızla değişen bir pazarda makine öğrenimi teknolojilerini nasıl geliştirdikleri üzerinde etkisi olan bazı temel kavram yanılgılarından bahsedeceğiz. (Veri bilimi, işletmelerin uyguladığı başka bir alandır, ancak ML'den nasıl farklıdır? Veri Bilimi veya Makine Öğreniminde Öğrenin mi? Farkı Nasıl Belirleyelim.)
Efsane # 1: Daha Fazla Veri Her Zaman Daha İyidir
Bu gerçekten makine öğreniminin en büyük efsanelerinden biridir. İnsanlar, daha fazla verinin, eyleme geçirilebilir içgörülere daha fazla odaklanma yeteneği anlamına geldiğini düşünmektedir. Bazı durumlarda haklılar, ancak daha sıklıkla tersi doğru olabilir.
