چطور مدلهای یادگیری ماشین رو تو محیط واقعی بدون دردسر تست کنیم؟ (پارت دوم)
انتخاب تکنیک آزمایش مناسب برای مدلهای یادگیری ماشین یکی از چالشهای مهمی است که هر استارتاپ یا تیم توسعهدهنده مدلهای یادگیری ماشین با آن مواجه میشود. در واقع، انتخاب تکنیک آزمایش مناسب برای مدلها به عوامل زیادی بستگی داره و نیاز به دقت و توجه به جزئیات داره. این که تکنیک آزمایش رو چطور انتخاب کنیم میتونه بر روی کارایی و عملکرد مدل در محیطهای واقعی تاثیر زیادی بذاره. توی این پست قصد دارم این موضوع رو بررسی کنم و نکات کلیدی که باید بهش توجه کنید رو توضیح بدم.
چطور مدلهای یادگیری ماشین رو تو محیط واقعی بدون دردسر تست کنیم؟
مدلهای یادگیری ماشین خیلی وقتها به چشم یک جعبه جادویی نگاه میشن که با دادهها کار میکنن و کلی نتایج شگفتانگیز بیرون میدن. اما این مدلها برای این که بتونن پیشبینیها و تصمیمگیریهای دقیق انجام بدن، باید حسابی آموزش ببینن و بعد از آموزش هم باید مطمئن بشیم که تو دنیای واقعی خوب کار میکنن. اینجا قراره درباره ۴ روش مختلف برای تست و اطمینان از عملکرد این مدلها تو شرایط واقعی صحبت کنیم.
پنج اشتباهی که در ساخت هوش مصنوعی مولد نباید مرتکب بشیم!
توسعه و پیادهسازی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) خیلی هیجانانگیزه، ولی پر از چالش و اشتباهاتیه که اگه ندونید، ممکنه باعث دردسر بشه. اینجا میخوام با شما پنج اشتباهی که ممکنه تو این مسیر باهاش مواجه بشید رو به اشتراک بذارم. اگه این نکات رو رعایت کنید، هم در هزینه و زمان صرفهجویی میشه و هم شانس موفقیت پروژه بالا میره.
چرخه زندگی علم داده و اهمیت آن برای مهندسین کامپیوتر و شرکتهای فناوری
در دنیای امروز، علم داده به یکی از ارکان کلیدی موفقیت کسبوکارها تبدیل شده. برای مهندسین کامپیوتر و شرکتهای فناوری، درک عمیق چرخه زندگی علم داده نهتنها ضروریه، بلکه میتونه به بهبود فرآیندها، تصمیمگیریها و در نهایت موفقیت کسبوکار کمک کنه. این سفر هیجانانگیز از درک کسبوکار تا استقرار مدل، میتونه به ما کمک کنه تا تصمیمهای داده محور بهتری رو برای بیزینس خودمون بگیریم.