Un'organizzazione sta addestrando un modello di machine learning da realizzare (Digital Leader)

Risposta corretta: C) Un aumento dei dati di addestramento.
A) Potrebbe essere necessario un aumento della capacità di archiviazione per archiviare set di dati più grandi, ma non influisce direttamente sull'accuratezza della previsione. La capacità di archiviazione è più correlata alla capacità di archiviare e gestire i dati piuttosto che al miglioramento delle prestazioni dei modelli di apprendimento automatico.

B) Una larghezza di banda di rete più elevata è importante per trasferire in modo efficiente i dati tra i componenti di archiviazione, elaborazione e addestramento della macchina flussi di lavoro di apprendimento. Tuttavia, non è un fattore primario per migliorare l'accuratezza della previsione. La larghezza di banda influisce sulla velocità di trasferimento dei dati ma non migliora intrinsecamente la qualità dei dati o del modello stesso.

C) Aumentare la quantità di dati di addestramento è uno dei modi più efficaci per migliorare le prestazioni e la precisione dei modelli di machine learning. Dati più diversificati e rappresentativi possono aiutare il modello ad apprendere modelli e relazioni complessi, portando a migliori capacità di generalizzazione e previsione. Con set di dati più grandi e diversificati, il modello può catturare una gamma più ampia di scenari e fare previsioni più accurate.

D) Processori CPU più veloci possono accelerare i processi di training e inferenza del modello, ma potrebbero non necessariamente migliorare l'accuratezza della previsione su il loro. Sebbene i processori più veloci possano ridurre i tempi di addestramento e consentire più iterazioni di ottimizzazione del modello, il fattore fondamentale che influenza l'accuratezza della previsione è la qualità e la quantità dei dati di addestramento.

Pertanto, C) Un aumento dei dati di addestramento è il più probabile opzione per migliorare l'accuratezza della previsione del modello di machine learning dell'organizzazione.