视频:开发视频机器学习算法的最佳实践
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Josh灰色: 因为我们在很多项目中应用了大量数据集的技术, 你知道, 你会看到一些类似的障碍. 一个是前端的数据质量通常是一个挑战. 这是一个常见的误解，你可以把一堆数据扔给AI引擎，然后魔法就会显示另一边. 这是不对的.
我们发现，确保你清楚你的数据集中有什么是你要用来训练的, 不同属性的语义是什么?你要输入的属性是什么, 模型开发非常重要. 对你想要的东西要非常明确. 你想要一个有关键字的分类器吗? 你想要排名吗? 你想要比较产出吗? 理解你想要训练的有价值的信号是什么，然后这些信号是如何与你的数据集的属性联系起来的, 然后确保在整个堆栈中，你都在追求清晰和定义, 不要只假设它的一边是一团糟, 魔法出了另一个.
大卫Clevinger: 我还要补充一点，我认为任何策略都必须包含数据策略, 你是如何训练这个算法的, 你是如何帮助它理解你想从它那里得到什么.
我认为我的同事是完全正确的. 你需要确切地知道你将从中得到什么, 但你也需要知道你将如何到达那里. 我认为这也包括元数据的灵活性. 如果您没有灵活的元数据结构，或者您的团队中没有人了解如何构建灵活的元数据结构, 关系元数据结构:层次结构或相对元数据结构, 这对你来说是很难持续管理的. 我认为你必须有一个训练策略.
Nadine Krefetz: 是否存在元数据即服务?
乔希·格雷:我们已经完成了很多项目，在这些项目中我们应用了大量数据集的技术, 你知道, 你会看到一些类似的障碍. 一个是前端的数据质量通常是一个挑战. 这是一个常见的误解，你可以把一堆数据扔给AI引擎，然后魔法就会显示另一边. 这是不对的.
我们发现，确保你清楚你的数据集中有什么是你要用来训练的, 不同属性的语义是什么?你要输入的属性是什么, 模型开发非常重要. 对你想要的东西要非常明确. 你想要一个有关键字的分类器吗? 你想要排名吗? 你想要比较产出吗? 理解你想要训练的有价值的信号是什么，然后这些信号是如何与你的数据集的属性联系起来的, 然后确保在整个堆栈中，你都在追求清晰和定义, 不要只假设它的一边是一团糟, 魔法出了另一个.
大卫Clevinger:我想补充一点，我认为任何策略都必须包含数据策略, 你是如何训练这个算法的, 你是如何帮助它理解你想从它那里得到什么.
我认为我的同事是完全正确的. 你需要确切地知道你将从中得到什么, 但你也需要知道你将如何到达那里. 我认为这也包括元数据的灵活性. 如果您没有灵活的元数据结构，或者您的团队中没有人了解如何构建灵活的元数据结构, 关系元数据结构:层次结构或相对元数据结构, 这对你来说是很难持续管理的. 我认为你必须有一个训练策略.
Nadine Krefetz:是否存在元数据即服务?
大卫·克莱文杰:嗯，这是个好问题. 像IBM这样的公司可能正在构建元数据即服务解决方案，您可能会在不久的将来看到这种解决方案, 当然，也有其他公司已经在这么做了.
然后他们在不同的垂直方向上做. 这通常是在垂直水平上完成的. 您可以找到医疗保健元数据公司. 你可以找到金融服务元数据公司. 它对M来说并不存在&E以一种完全结构化的方式，因为每个人都有一点不同. 体育vs电影vs其他. 但是您当然可以使用一些现有的产品来构建元数据服务.
这个问题问得好. 像IBM这样的公司可能正在构建元数据即服务解决方案，您可能会在不久的将来看到这种解决方案, 当然，也有其他公司已经在这么做了.
然后他们在不同的垂直方向上做. 这通常是在垂直水平上完成的. 您可以找到医疗保健元数据公司. 你可以找到金融服务元数据公司. 它对M来说并不存在&E以一种完全结构化的方式，因为每个人都有一点不同. 体育vs电影vs其他. 但是您当然可以使用一些现有的产品来构建元数据服务.
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