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Não é uma tarefa fácil - começar com um projeto de aprendizado de máquina pode ser um processo assustador para executivos que desejam tirar vantagem dessa tendência de TI, mas podem não ter o conhecimento interno para realmente entender os meandros do que faz a máquina projetos de aprendizagem.
Aqui, falaremos sobre alguns dos equívocos básicos que estão afetando a maneira como as empresas desenvolvem tecnologias de aprendizado de máquina em um mercado em rápida mudança. (A ciência de dados é outro campo que as empresas estão implementando, mas como é diferente da ML? Descubra em Ciência de Dados ou Machine Learning? Veja como identificar a diferença.)
Mito 1: mais dados são sempre melhores
Este é realmente um dos maiores mitos do aprendizado de máquina. As pessoas pensam que mais dados significa mais capacidade de aprimorar insights acionáveis. Em alguns casos, eles estão certos, mas com mais frequência, o inverso pode ser verdadeiro.
