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Es ist keine leichte Aufgabe - mit einem maschinellen Lernprojekt zu beginnen, kann ein entmutigender Prozess für Führungskräfte sein, die von diesem IT-Trend profitieren möchten, aber möglicherweise nicht über das firmeninterne Wissen verfügen, um die Vor- und Nachteile von Maschinen wirklich zu verstehen lernprojekte ticken.
Hier werden wir über einige grundlegende Missverständnisse sprechen, die sich auf die Entwicklung von Technologien für maschinelles Lernen in einem sich schnell verändernden Markt auswirken. (Data Science ist ein weiteres Feld, das von Unternehmen implementiert wird. Inwiefern unterscheidet es sich von ML? Informieren Sie sich in Data Science oder Maschinelles Lernen? Hier erfahren Sie, wie Sie den Unterschied erkennen.)
Mythos Nr. 1: Mehr Daten sind immer besser
Dies ist wirklich einer der größten Mythen des maschinellen Lernens. Die Leute denken, dass mehr Daten mehr Möglichkeiten bedeuten, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. In einigen Fällen haben sie Recht, aber in den meisten Fällen kann das Gegenteil der Fall sein.
