دانلود کتاب Training Data for Machine Learning: Human Supervision from Annotation to Data Science (Seventh release) – داده های آموزشی برای یادگیری ماشین: نظارت انسانی از حاشیه نویسی تا علم داده (نسخه هفتم)

توضیحات

our training data has as much to do with the success of your data project as the algorithms themselves–most failures in deep learning systems relate to training data. But while training data is the foundation for successful machine learning, there are few comprehensive resources to help you ace the process. This hands-on guide explains how to work with and scale training data.

What is Training Data? Training Data is the control of a Supervised System. Training Data controls the system by defining the ground truth goals for the creation of Machine Learning models. This involves technical representations, people decisions, processes, tooling, system design, and a variety of new concepts specific to Training Data. In a sense, a Training Data mindset is a paradigm upon which a growing list of theories, research and standards are emerging. A Machine Learning (ML) Model that is created as the end result of a ML Training Process.

Training Data is not an algorithm, nor is it tied to a specific Machine Learning approach. Rather its the definition of what we want to achieve. A fundamental challenge is effectively identifying and mapping the desired human meaning into a machine readable form. The effectiveness of training data depends primarily on how well it relates to the human defined meaning and how reasonably it represents real model usage. Practically, choices around Training Data have a huge impact on the ability to train a model effectively.

Lets jump to code for a moment to think about this. Imagine I can create a new dataset object in Python:

my_dataset = Dataset(Example)

This is an empty set. There are no raw data elements.

You’ll gain a solid understanding of the concepts, tools, and processes needed to:

Design, deploy, and ship training data for production-grade deep learning applications

Integrate with a growing ecosystem of tools

Recognize and correct new training data-based failure modes

Improve existing system performance and avoid development risks

Confidently use automation and acceleration approaches to more effectively create training data

Avoid data loss by structuring metadata around created datasets

Clearly explain training data concepts to subject matter experts and other shareholders

Successfully maintain, operate, and improve your system

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

داده‌های آموزشی ما به اندازه خود الگوریتم‌ها با موفقیت پروژه داده‌های شما ارتباط دارد – اکثر شکست‌ها در سیستم‌های یادگیری عمیق به داده‌های آموزشی مربوط می‌شوند. اما در حالی که داده‌های آموزشی پایه‌ای برای یادگیری ماشینی موفق است، منابع جامع کمی وجود دارد که به شما کمک می‌کند تا این فرآیند را ادامه دهید. این راهنمای عملی نحوه کار و مقیاس دادن به داده های آموزشی را توضیح می دهد. داده های آموزشی چیست؟ داده های آموزشی کنترل یک سیستم نظارت شده است. Training Data سیستم را با تعریف اهداف حقیقت پایه برای ایجاد مدل های یادگیری ماشین کنترل می کند. این شامل نمایش‌های فنی، تصمیمات افراد، فرآیندها، ابزار، طراحی سیستم و انواع مفاهیم جدید ویژه داده‌های آموزشی است. به یک معنا، ذهنیت داده‌های آموزشی پارادایم‌ای است که بر اساس آن فهرست رو به رشدی از نظریه‌ها، تحقیقات و استانداردها در حال ظهور است. یک مدل یادگیری ماشینی (ML) که به عنوان نتیجه نهایی یک فرآیند آموزش ML ایجاد می شود. داده‌های آموزشی یک الگوریتم نیست و به یک رویکرد یادگیری ماشینی خاص مرتبط نیست. بلکه تعریف آن چیزی است که می خواهیم به آن برسیم. یک چالش اساسی، شناسایی و ترسیم معنای انسانی مورد نظر به شکلی قابل خواندن توسط ماشین است. اثربخشی داده های آموزشی در درجه اول به این بستگی دارد که چقدر با معنای تعریف شده توسط انسان ارتباط دارد و چقدر معقولانه استفاده از مدل واقعی را نشان می دهد. عملاً، انتخاب‌های مربوط به داده‌های آموزشی تأثیر زیادی بر توانایی آموزش مؤثر یک مدل دارد. بیایید برای لحظه ای به کدنویسی بپردازیم تا در مورد این فکر کنیم. تصور کنید می توانم یک شیء مجموعه داده جدید در پایتون ایجاد کنم: my_dataset = Dataset(Example) این یک مجموعه خالی است. هیچ عنصر داده خام وجود ندارد. \ شما درک کاملی از مفاهیم، ابزارها و فرآیندهای مورد نیاز برای: \ طراحی، استقرار و ارسال داده های آموزشی برای برنامه های کاربردی یادگیری عمیق در سطح تولیدی ادغام با اکوسیستم رو به رشد ابزارها شناسایی و تصحیح ابزارهای جدید به دست خواهید آورد. آموزش حالت‌های خرابی مبتنی بر داده بهبود عملکرد سیستم موجود و اجتناب از خطرات توسعه با اطمینان از روش‌های اتوماسیون و شتاب برای ایجاد مؤثرتر داده‌های آموزشی استفاده کنید با ساختاربندی ابرداده‌ها حول مجموعه داده‌های ایجاد شده از دست دادن داده جلوگیری کنید مفاهیم داده‌های آموزشی را به وضوح برای متخصصان موضوع و سایرین توضیح دهید. سهامداران سیستم خود را با موفقیت حفظ، اجرا و بهبود دهید

tag : دانلود کتاب داده های آموزشی برای یادگیری ماشین: نظارت انسانی از حاشیه نویسی تا علم داده (نسخه هفتم) , Download داده های آموزشی برای یادگیری ماشین: نظارت انسانی از حاشیه نویسی تا علم داده (نسخه هفتم) , دانلود داده های آموزشی برای یادگیری ماشین: نظارت انسانی از حاشیه نویسی تا علم داده (نسخه هفتم) , Download Training Data for Machine Learning: Human Supervision from Annotation to Data Science (Seventh release) Book , داده های آموزشی برای یادگیری ماشین: نظارت انسانی از حاشیه نویسی تا علم داده (نسخه هفتم) دانلود , buy داده های آموزشی برای یادگیری ماشین: نظارت انسانی از حاشیه نویسی تا علم داده (نسخه هفتم) , خرید کتاب داده های آموزشی برای یادگیری ماشین: نظارت انسانی از حاشیه نویسی تا علم داده (نسخه هفتم) , دانلود کتاب Training Data for Machine Learning: Human Supervision from Annotation to Data Science (Seventh release) , کتاب Training Data for Machine Learning: Human Supervision from Annotation to Data Science (Seventh release) , دانلود Training Data for Machine Learning: Human Supervision from Annotation to Data Science (Seventh release) , خرید Training Data for Machine Learning: Human Supervision from Annotation to Data Science (Seventh release) , خرید کتاب Training Data for Machine Learning: Human Supervision from Annotation to Data Science (Seventh release) ,