Det er avgjørende å forstå at treningsdataene dine har en like viktig rolle i suksessen til dataprojektet som algoritmene selv. Mange av feilene som oppstår i dyplæringssystemer, kan knyttes direkte til treningsdata. Til tross for at treningsdata utgjør grunnlaget for vellykket maskinlæring, finnes det få omfattende ressurser tilgjengelig som kan guide deg gjennom prosessen. Denne praktiske guiden gir en grundig innføring i hvordan man jobber med og skalerer treningsdata. Datavitenskapere og ingeniører innen maskinlæring vil oppnå en solid forståelse av konsepter, verktøy og prosesser som er nødvendige for å: Designe, distribuere og implementere treningsdata for produksjonsklare dyplæringsapplikasjoner. Integrere med et voksende økosystem av verktøy. Gjenkjenne og korrigere nye feiltyper relatert til treningsdata. Forbedre ytelsen til eksisterende systemer og unngå utviklingsrisiko. Bruke automatisering og akselereringsteknikker med selvtillit for mer effektivt å opprette treningsdata. Unngå datatap ved å strukturere metadata rundt opprettede datasett. Klart formidle konsepter om treningsdata til fagspesialister.
