Trong ML, dữ liệu là then chốt — chất lượng và số lượng của dữ liệu huấn luyện phần lớn quyết định hiệu suất của model. Nguyên tắc 'rác vào, rác ra' áp dụng mạnh mẽ: ngay cả các thuật toán tuyệt vời cũng thất bại với dữ liệu kém, trong khi dữ liệu tốt thường có tác động lớn hơn so với việc chọn thuật toán.
Tại sao dữ liệu quan trọng đến vậy
text
Các model ML HỌC từ dữ liệu → dữ liệu về cơ bản định hình những gì chúng học:
→ RÁC VÀO, RÁC RA → dữ liệu kém → model kém (không thuật toán nào sửa được dữ liệu tồi)
→ DỮ LIỆU tốt thường có tác động LỚN HƠN so với thuật toán (dữ liệu > tinh chỉnh model, thường là vậy)
→ các model chỉ có thể tốt như dữ liệu mà chúng học từ đó
→ dữ liệu thường là yếu tố quan trọng nhất trong thành công của ML