Daftar Isi:
Ini bukan hal yang dianggap enteng - memulai dengan proyek pembelajaran mesin bisa menjadi proses yang menakutkan bagi para eksekutif yang ingin memanfaatkan tren TI ini, tetapi mungkin tidak memiliki pengetahuan di rumah untuk benar-benar memahami seluk beluk apa yang membuat mesin proyek belajar centang.
Di sini kita akan berbicara tentang beberapa kesalahpahaman dasar yang berdampak pada bagaimana perusahaan mengembangkan teknologi pembelajaran mesin di pasar yang berubah dengan cepat. (Ilmu data adalah bidang lain yang diterapkan oleh bisnis, tetapi apa bedanya dengan ML? Cari tahu di Ilmu Data atau Pembelajaran Mesin? Inilah Cara Menemukan Perbedaannya.)
Mitos # 1: Lebih Banyak Data Selalu Lebih Baik
Ini benar-benar salah satu mitos terbesar pembelajaran mesin. Orang-orang berpikir bahwa lebih banyak data berarti lebih banyak kemampuan untuk mengasah wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Dalam beberapa kasus, mereka benar, tetapi lebih sering, kebalikannya bisa benar.
