Del maniquí rápido al maniquí de rostro abrazable enviado
La mayoría de los proyectos de ML no fracasan conveniente a la dilema del maniquí. Fallan en el complicado medio: encontrar el conjunto de datos correcto, probar la usabilidad, escribir código de entrenamiento, corregir errores, estudiar registros, depurar resultados débiles, evaluar resultados y empaquetar el maniquí para otros. Aquí es donde encaja ML Intern. No […]