Talaan ng mga Nilalaman:
Ito ay hindi isang bagay na gaanong gaanong - nagsisimula sa isang proyekto sa pag-aaral ng machine ay maaaring maging isang nakakatakot na proseso para sa mga ehekutibo na nais na samantalahin ang kalakaran ng IT na ito ngunit maaaring kakulangan ng kaalaman sa bahay na talagang maunawaan ang ins at out ng kung ano ang gumagawa ng makina mga proyekto sa pag-aaral tiktik.
Narito pag-uusapan natin ang tungkol sa ilan sa mga pangunahing maling akala na may epekto sa kung paano ang mga kumpanya ay bumuo ng mga teknolohiya sa pag-aaral ng makina sa isang mabilis na pagbabago ng pamilihan. (Ang agham ng data ay isa pang larangan ng negosyo na ipinatutupad, ngunit paano naiiba ito sa ML? Alamin sa Data Science o Machine Learning? Narito Paano Makita ang Pagkakaiba.)
Pabula-hulihan # 1: Karagdagang Data ay Laging Mas mahusay
Ito ay talagang isa sa mga pinakamalaking alamat ng pag-aaral ng makina. Iniisip ng mga tao na ang mas maraming data ay nangangahulugang mas maraming kakayahang makamit sa mga maaaring kumita ng mga pananaw. Sa ilang mga kaso, tama sila, ngunit mas madalas, ang reverse ay maaaring maging totoo.
