차례:
가볍게 배우는 것은 아닙니다. 머신 러닝 프로젝트부터 시작하면이 IT 트렌드를 활용하고 싶지만 머신을 만드는 요소의 내용을 실제로 이해하기위한 사내 지식이 부족한 임원에게는 어려운 프로세스가 될 수 있습니다. 학습 프로젝트 진드기.
여기서는 빠르게 변화하는 시장에서 회사가 기계 학습 기술을 개발하는 방법에 영향을 미치는 몇 가지 기본 오해에 대해 이야기합니다. (데이터 과학은 비즈니스에서 구현하는 또 다른 분야이지만 ML과 다른 점은 무엇입니까? 데이터 과학 또는 기계 학습에서 찾아보십시오. 차이점을 발견하는 방법은 다음과 같습니다.)
신화 # 1 : 더 많은 데이터가 항상 더 낫다
이것은 실제로 머신 러닝의 가장 큰 신화 중 하나입니다. 사람들은 데이터가 많을수록 실행 가능한 통찰력을 연마 할 수있는 능력이 더 크다고 생각합니다. 어떤 경우에는 그들이 맞지만, 더 자주는 그 반대 일 수도 있습니다.
