Вопрос о ‘лучшем’ виде данных для машинного обучения — это как вопрос о ‘лучшем’ инструменте: всё зависит от задачи!
Есть разные типы данных, каждый со своими сильными и слабыми сторонами:
Идеально для задач прогнозирования, анализа тенденций. Например, предсказание продаж, оценка рисков.
Подходит для анализа мнений, классификации документов, чат-ботов. Например, определение тональности в отзыве о продукте.
Для задач распознавания объектов, медицинской диагностики, автономного вождения. Например, классификация изображений на кошка и собаку.
Используется в системах голосового управления, распознавании речи, музыкальной классификации. Например, транскрипция аудиозаписей.
Чтобы выбрать ‘лучший’ тип данных, нужно понять специфику задачи и характеристики доступных данных.
Имя *
Email *
Комментарий
Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев.
Вопрос о ‘лучшем’ виде данных для машинного обучения — это как вопрос о ‘лучшем’ инструменте: всё зависит от задачи!
Есть разные типы данных, каждый со своими сильными и слабыми сторонами:
Идеально для задач прогнозирования, анализа тенденций. Например, предсказание продаж, оценка рисков.
Подходит для анализа мнений, классификации документов, чат-ботов. Например, определение тональности в отзыве о продукте.
Для задач распознавания объектов, медицинской диагностики, автономного вождения. Например, классификация изображений на кошка и собаку.
Используется в системах голосового управления, распознавании речи, музыкальной классификации. Например, транскрипция аудиозаписей.
Чтобы выбрать ‘лучший’ тип данных, нужно понять специфику задачи и характеристики доступных данных.