Машинното обучение, подполе на изкуствения интелект, има способността да предвижда или определя качеството на използваните данни. Това се постига чрез различни техники и алгоритми, които позволяват на машините да се учат от данните и да правят информирани прогнози или оценки. В контекста на Google Cloud Machine Learning тези техники се прилагат за анализиране и оценка на качеството на данните.
За да разберете как машинното обучение може да предвиди или определи качеството на данните, важно е първо да разберете концепцията за качество на данните. Качеството на данните се отнася до точността, пълнотата, последователността и уместността на данните. Висококачествените данни са от съществено значение за получаването на надеждни и точни резултати във всеки модел на машинно обучение.
Алгоритмите за машинно обучение могат да се използват за оценка на качеството на данните чрез анализиране на техните характеристики, модели и връзки. Един често срещан подход е да се използват алгоритми за контролирано обучение, при които качеството на данните се етикетира или класифицира въз основа на предварително определени критерии. След това алгоритъмът се учи от тези етикетирани данни и изгражда модел, който може да предвиди качеството на нови, невиждани данни.
Например, нека разгледаме набор от данни, съдържащ клиентски отзиви за продукт. Всяка рецензия се обозначава като положителна или отрицателна въз основа на изразеното мнение. Чрез обучение на алгоритъм за контролирано обучение върху тези етикетирани данни, моделът за машинно обучение може да научи моделите и функциите, които отличават положителните отзиви от отрицателните. След това този модел може да се използва за прогнозиране на настроението на нови, немаркирани отзиви, като по този начин се оценява качеството на данните.
В допълнение към контролираното обучение могат да се използват и алгоритми за неконтролирано обучение, за да се определи качеството на данните. Алгоритмите за неконтролирано обучение анализират присъщата структура и модели в данните, без да разчитат на предварително дефинирани етикети. Чрез групиране на подобни точки от данни заедно или идентифициране на извънредни стойности, тези алгоритми могат да осигурят представа за качеството на данните.
Например, в набор от данни, съдържащ измервания на различни физически свойства на плодовете, алгоритъм за неконтролирано обучение може да идентифицира клъстери от подобни плодове въз основа на техните атрибути. Ако данните съдържат извънредни стойности или случаи, които не се вписват в нито един клъстер, това може да означава потенциални проблеми с качеството на данните.
Освен това техниките за машинно обучение могат да се използват за откриване и обработка на липсващи данни, отклонения и несъответствия, които са често срещани предизвикателства при качеството на данните. Чрез анализиране на моделите и връзките в наличните данни, тези техники могат да приписват липсващи стойности, да идентифицират и обработват извънредни стойности и да гарантират съгласуваността на данните.
Машинното обучение може да предвиди или определи качеството на данните чрез използване на алгоритми за контролирано и неконтролирано обучение, които анализират модели, връзки и характеристики на данните. Тези алгоритми могат да класифицират данни въз основа на предварително дефинирани етикети или да идентифицират присъщи структури в данните. Чрез използването на техники за машинно обучение може да се оцени качеството на данните и да се адресират потенциални проблеми като липсващи данни, извънредни стойности и несъответствия.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning