機械学習プロジェクトにとってデータが依然として最大の課題である理由 from venturebeat.com

エンタープライズ AI のライフ サイクルは、データの調達、データの準備、モデルのテストと展開、モデルの評価の 4 つの段階に分けることができます。
しかし、機械学習モデルの数とサイズが大きくなるにつれて、より多くのトレーニング データが必要になります。
Appen のレポートによると、「特定のユース ケースに十分なデータがない、大量のデータを必要とする新しい機械学習技術、またはチームが必要なデータを簡単かつ効率的に取得するための適切なプロセスを導入していない」
「正確なモデルのパフォーマンスには高品質のトレーニング データが必要です。また、大規模で包括的なデータセットは高価です」と、Appen の最高製品責任者である Sujatha Sagiraju 氏は VentureBeat に語った。
偏見、誤ったラベル付け、一貫性のない、または不完全なデータは、ML モデルの品質を低下させ、AI イニシアチブの ROI に悪影響を及ぼします。