數據驅動的模型優化實用見解
有一句話說，要讓機器學習模型成功，你需要擁有好的數據。這雖然聽起來很明顯，但實際上定義、建立和維護好的數據是非常困難的。我想和你分享我在多年建立不斷增長的圖像分類系統中學到的獨特過程，以及你如何將這些技術應用到自己的應用中。
只要持之以恆和勤奮，你就能避免經典的「垃圾進，垃圾出」問題，最大化你的模型準確性，並展示真正的商業價值。
在這系列文章中，我將深入探討一個多類別、單標籤的圖像分類應用的維護和發展，以及達到最高性能所需的條件。我不會涉及任何編碼或特定的用戶介面，只會介紹你可以根據自己的需求和手頭工具來採納的主要概念。
以下是文章的簡要描述。你會注意到模型在列表的最後，因為我們需要首先專注於整理數據：
第1部分 — 數據 — 標籤標準、類別和子類別
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