Indholdsfortegnelse:
Det er ikke noget at tage let - at starte med et maskinlæringsprojekt kan være en skræmmende proces for ledere, der ønsker at drage fordel af denne IT-tendens, men muligvis mangler den interne viden til virkelig at forstå ins og outs i det, der gør maskine læringsprojekter kryds.
Her skal vi tale om nogle af de grundlæggende misforståelser, der har indflydelse på, hvordan virksomheder udvikler maskinlæringsteknologier på et hurtigt skiftende marked. (Datavidenskab er et andet felt, som virksomheder implementerer, men hvordan adskiller det sig fra ML? Find ud i Data Science eller Machine Learning? Her er hvordan man finder forskellen.)
Myte nr. 1: Flere data er altid bedre
Dette er virkelig en af de største myter om maskinlæring. Folk tror, at flere data betyder mere evne til at finpudse på handlingsmæssige indsigter. I nogle tilfælde har de ret, men oftere kan det omvendte være sandt.
