Sommario:
Non è una cosa da prendere alla leggera: iniziare con un progetto di apprendimento automatico può essere un processo scoraggiante per i dirigenti che vogliono approfittare di questa tendenza IT ma potrebbero non avere le conoscenze interne per comprendere davvero i dettagli di ciò che rende la macchina spuntare progetti di apprendimento.
Qui parleremo di alcune delle idee sbagliate di base che stanno avendo un impatto sul modo in cui le aziende sviluppano tecnologie di apprendimento automatico in un mercato in rapida evoluzione. (La scienza dei dati è un altro campo che le aziende stanno implementando, ma in cosa differisce dalla ML? Scoprilo in Data Science o Machine Learning? Ecco come individuare la differenza.)
Mito n. 1: più dati è sempre meglio
Questo è davvero uno dei più grandi miti dell'apprendimento automatico. Le persone pensano che un numero maggiore di dati significhi una maggiore capacità di approfondire approfondimenti attuabili. In alcuni casi, hanno ragione, ma più spesso può essere vero il contrario.
