对于机器学习来说，数据是关键。数据越多，模型的性能就越好。然而，并非所有数据都是平等的。在为机器学习项目获取数据集之前，您需要考虑以下几点：
对于机器学习来说，“一刀切”这句话尤其正确。因此，我们提供根据您的特定业务需求量身定制的数据集。
什么为您的机器学习项目构成了良好的数据集？
好的机器学习数据集具有几个 ws电话列表 关键特征：足够大，具有代表性，质量高，并且与手头的任务相关。
数量很重要，因为您需要足够的数据来正确训练算法。质量很重要，可以避免数据中出现偏差和盲点问题。如果您没有足够的高质量数据，则可能会出现模型过度拟合的风险 – 即在现有数据上训练模型效果过好，以至于在应用于新示例时效果不佳。在这种情况下，向数据科学家寻求建议总是一个好主意。相关性和覆盖范围是收集数据时要考虑的关键因素。尽可能使用实时数据，以避免数据中出现偏差和盲点问题。
总结一下：一个好的机器学习数据集包含结构适当的变量和特征，噪音最小（没有不相关的信息），可扩展到大量数据点，并且易于使用。
如何划分ML数据集？
机器学习数据集分为训练集、验证集和测试集。机器学习通常使用这些数据集来教算法如何识别数据中的模式。
- 机器学习中的训练数据集是帮助算法寻找什么以及在其他数据集中看到时如何识别它的数据。
- 验证集是可用来测试算法的已知良好数据的集合。
- 测试集是未知良好数据的 人工智能——金融行业的关键技术 最终集合，您可以据此衡量性能并进行调整。
机器学习项目的快速提示
- 确保机器学习的所有数据都标记正确。这包括模型的输入和输出变量。
- 训练模型时避免使用不具代表性的样本。
- 使用各种数据集来有效地训练您的模型。
- 选择与您的问题领域相关的数据集。
- 确保数据预处理——以便为建模目的做好准备。
- 谨慎选择机器学习算法；并非所有算法都适合每种类型的数据集。
数据注释
您有数据，但尚未为机器学习算法做好准备？我们协助您进行数据预处理（标记、注释和分类）。联系我们的托管服务或了解有关我们的注释服务的更多信息。
图像注释
实现创新：适用于所有人的 ML 数据集
机器学习在我们的社会中变得越来越重要——它不仅适用于大公司，任何人都可以训练机器学习模型并将其应用于他们的用例。首先，您需要找到一个好的数据集和数据库。一旦您拥有了这些，您的 邮寄线索 数据科学家和数据工程师就可以将您的任务提升到一个新的水平。如果您停留在数据收集阶段，可能值得重新考虑您收集数据的方法。