Innehållsförteckning:
Det är inte en sak att ta lätt på - att starta med ett maskininlärningsprojekt kan vara en skrämmande process för chefer som vill dra nytta av denna IT-trend men kanske saknar intern kunskap för att verkligen förstå ins och outs av vad som gör maskin lärande projekt kryssar.
Här talar vi om några av de grundläggande missuppfattningarna som påverkar hur företag utvecklar teknik för maskininlärning på en snabbt föränderlig marknad. (Datavetenskap är ett annat område som företag implementerar, men hur skiljer det sig från ML? Ta reda på i datavetenskap eller maskininlärning? Så här ser du skillnaden.)
Myte nr 1: Mer data är alltid bättre
Detta är verkligen en av de största myterna om maskininlärning. Människor tror att mer data innebär mer förmåga att finslipa om handlingsbara insikter. I vissa fall har de rätt, men oftare kan det motsatta vara sant.
