Kaggle on andmeteaduse ja masinõppe veebiplatvorm, mis kuulub alates 2017. aastast Google'ile. See pakub avalikke andmehulki, päris probleemidel põhinevaid võistlusi, brauseripõhiseid märkmikke koos arvutusressurssidega ja õppekursusi. Organisatsioonidele ja õppijatele on see kasulik meetodite katsetamiseks, lähenemisviiside võrdlemiseks või talentide märkamiseks. Enne kasutamist tuleks kontrollida andmehulga litsentsi ja päritolu.
Masinõpe on tehisintellekti haru, kus arvutid tuletavad andmetest mustreid, selle asemel et iga reegel oleks selgesõnaliselt programmeeritud. Olenevalt ülesandest õpivad mudelid märgendatud näidetest (juhendatud), märgendamata andmetest (juhendamata) või preemiate kaudu (tugevdusõpe). Rakendused ulatuvad rämpsposti filtritest ja nõudluse prognoosidest tootesoovitusteni. Kvaliteet sõltub suuresti treeningandmete hulgast ja kvaliteedist.
Jupyter Notebook on Project Jupyteri avatud lähtekoodiga brauseripõhine rakendus, mis ühendab käivitatava koodi, tulemused, diagrammid ja selgitava teksti ühes dokumendis. Märkmikke kasutatakse laialdaselt andmeanalüüsis, masinõppes, uurimistöös ja õpetamisel, sest iga sammu saab dokumenteerida ja jagada jälgitaval viisil. Python on kõige levinum keel. Näide: analüütik laadib müügiandmed, puhastab need ja näitab tulemusi otse allpool diagrammina.
TI valdkonnas tähendab võrdlustestimine (benchmarking) mudelite või süsteemide süstemaatilist võrdlemist kindlaksmääratud ülesannete ja kriteeriumide abil. Avalikud võrdlustestid mõõdavad näiteks üldteadmisi, arutlusvõimet või programmeerimisoskust; praktilise kasutuse jaoks on aga kõige olulisemad testjuhtumid sinu enda igapäevatööst. Tüüpilised kriteeriumid on täpsus, täielikkus, reageerimisaeg ja kulu. See aitab otsustada, kas väiksem ja odavam mudel on ülesande jaoks piisavalt hea.
Treeningandmed on näited, millest TI-mudel mustreid õpib: suured tekstikogud keelemudelite jaoks, märgendatud pildid pildimudelite jaoks. Nende kvaliteet, mitmekesisus ja värskus määravad suuresti, kui usaldusväärne ja õiglane mudel on ning kui ajakohased on selle teadmised. Organisatsioonide jaoks on oluline ka see, kas pakkuja kasutab nende sisestatud kliendiandmeid edasiseks treenimiseks.
