Ihre Daten können Ihnen viel darüber verraten, welche Art von maschinellem Lernen Sie durchführen könnten

"Textdaten (Chatbots für den Kundenservice erstellen, …):

Viele Daten: DP kann genutzt werden. Es sollte eine robuste Data-Engineering-Infrastruktur rund um die Daten entworfen werden. Die Modellierung erfordert hochspezialisierte Personen auf diesem Gebiet. GPU-Maschinen sollten die Modellierungsgeschwindigkeit erhöhen
Geringe Datenmenge: Sollte wahrscheinlich zuerst vorab trainierte DL-Modelle untersuchen. Die technische Infrastruktur ist weniger wichtig. Die Modellierung könnte von weniger spezialisierten Arbeitskräften durchgeführt werden. GPU-Maschinen sind möglicherweise nicht erforderlich

Bilddaten (Gesichtserkennung für Sicherheitssysteme, Augmented-Reality-Systeme, ...):

Viele Daten: DL wird wahrscheinlich eine Leistung generieren, die über alles hinausgeht, was mit herkömmlichen Techniken möglich wäre. Es sollte eine robuste Data-Engineering-Infrastruktur rund um die Daten entworfen werden. Das Modeln erfordert hochspezialisierte Leute. GPU-Maschinen sind ein Muss.
Geringe Datenmenge: Vorab trainierte DL-Modelle könnten zufriedenstellende Ergebnisse liefern, sollten jedoch möglicherweise die Investition in ML im Allgemeinen für Computer-Vision-Anwendungen in Frage stellen. Die technische Infrastruktur rund um die Daten ist weniger wichtig. Die Modellierung könnte von weniger spezialisierten Arbeitskräften durchgeführt werden. GPU-Maschinen bleiben wichtig für eine verbesserte Modellierungsgeschwindigkeit.

Zeitreihendaten (Umsatzprognose, Aktienkursprognose, ...):

Viele Daten: Herkömmliche Methoden wie XGBoost erzielen im Allgemeinen eine höhere Leistung bei Zeitreihendaten. Es sollte eine robuste Data-Engineering-Infrastruktur rund um die Daten entworfen werden. Die Modellierung könnte von generalistischen Datenwissenschaftlern durchgeführt werden. GPU (zum Beispiel für Transformers oder LSTM) und CPU-Maschinen könnten genutzt werden.
Geringe Datenmenge: Es handelt sich möglicherweise nicht um ein Problem, das mit ML-Techniken gelöst werden kann. Die technische Infrastruktur rund um die Daten ist weniger wichtig. Die Modellierung könnte von weniger spezialisierten Arbeitskräften durchgeführt werden. GPU-Maschinen sind höchstwahrscheinlich unnötig.

Tabellarische Daten (Produktempfehlung, Vorhersage der Kundenabwanderung, ...):

Viele Daten: Traditionelle ML-Techniken übertreffen in der Regel Deep Learning. Bei Produktempfehlungen mit sehr spärlichen Variablen hat sich DL jedoch als überlegen erwiesen. Es sollte eine robuste Data-Engineering-Infrastruktur rund um die Daten entworfen werden. Die Modellierung könnte von generalistischen Datenwissenschaftlern durchgeführt werden. Die GPU ist möglicherweise nicht sehr nützlich, da Deep Learning in diesem Fall weniger relevant ist (abgesehen von Rec Engines).
Geringe Datenmenge: Es ist wahrscheinlich kein Problem, das mit ML gelöst werden kann. Sollte möglicherweise die Investition in erweiterte Analysen überdenken. Eine robuste Data-Engineering-Infrastruktur rund um die Daten ist weniger wichtig. Die Modellierung könnte von weniger spezialisierten Arbeitskräften durchgeführt werden. GPU-Maschinen sind höchstwahrscheinlich unnötig."

Bitte beachten Sie, dass die französische Version von Ai unterstützt wird und daher geringfügige Fehler auftreten können. Ihre Daten können Ihnen viel darüber verraten, welche Art von maschinellem Lernen Sie durchführen könnten

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