תוכן עניינים:
זה לא דבר קל לקחת - התחלת פרויקט למידת מכונה יכולה להיות תהליך מרתיע עבור מנהלים שרוצים לנצל את מגמת ה- IT הזו, אך עשויים להיעדר את הידע הפנימי כדי להבין באמת את הפרטים הקטנים של מה שעושה מכונה. פרויקטים של למידה מתקתקים.
כאן נדבר על כמה מהתפיסות השגויות הבסיסיות המשפיעות על האופן בו חברות מפתחות טכנולוגיות למידת מכונות בשוק המשתנה במהירות. (מדע נתונים הוא תחום אחר שעסקים מיישמים, אך במה הוא שונה מ- ML? גלה במדעי נתונים או למידת מכונות? הנה כיצד לאתר את ההבדל.)
מיתוס מס '1: נתונים נוספים תמיד טובים יותר
זה באמת אחד המיתוסים הגדולים ביותר של למידת מכונות. אנשים חושבים שיותר נתונים פירושם יכולת נוספת לחדד על תובנות מעשיות. במקרים מסוימים הם צודקים, אך לעתים קרובות יותר, ההיפך יכול להיות נכון.
