Mašininis mokymasis, dirbtinio intelekto polaukis, gali numatyti arba nustatyti naudojamų duomenų kokybę. Tai pasiekiama naudojant įvairius metodus ir algoritmus, kurie leidžia mašinoms mokytis iš duomenų ir daryti pagrįstus prognozes ar vertinimus. „Google Cloud Machine Learning“ kontekste šie metodai taikomi duomenų kokybei analizuoti ir įvertinti.
Norint suprasti, kaip mašininis mokymasis gali numatyti arba nustatyti duomenų kokybę, pirmiausia svarbu suvokti duomenų kokybės sąvoką. Duomenų kokybė reiškia duomenų tikslumą, išsamumą, nuoseklumą ir tinkamumą. Aukštos kokybės duomenys yra būtini norint gauti patikimus ir tikslius rezultatus bet kuriame mašininio mokymosi modelyje.
Mašininio mokymosi algoritmai gali būti naudojami duomenų kokybei įvertinti, analizuojant jų charakteristikas, modelius ir ryšius. Vienas įprastas būdas yra naudoti prižiūrimus mokymosi algoritmus, kai duomenų kokybė žymima arba klasifikuojama pagal iš anksto nustatytus kriterijus. Tada algoritmas mokosi iš šių pažymėtų duomenų ir sukuria modelį, kuris gali numatyti naujų, nematytų duomenų kokybę.
Pavyzdžiui, panagrinėkime duomenų rinkinį, kuriame yra klientų atsiliepimų apie produktą. Kiekviena apžvalga yra pažymėta kaip teigiama arba neigiama, atsižvelgiant į išreikštą nuotaiką. Mokant prižiūrimą mokymosi algoritmą pagal šiuos paženklintus duomenis, mašininio mokymosi modelis gali išmokti modelius ir ypatybes, kurios skiria teigiamus atsiliepimus nuo neigiamų. Tada šis modelis gali būti naudojamas nuspėti naujų, nepažymėtų apžvalgų nuotaikas ir taip įvertinti duomenų kokybę.
Be prižiūrimo mokymosi, duomenų kokybei nustatyti gali būti naudojami ir neprižiūrimi mokymosi algoritmai. Neprižiūrimi mokymosi algoritmai analizuoja būdingą duomenų struktūrą ir modelius, nesiremdami iš anksto nustatytomis etiketėmis. Sujungdami panašius duomenų taškus arba nustatydami išskirtinius duomenis, šie algoritmai gali suteikti informacijos apie duomenų kokybę.
Pavyzdžiui, duomenų rinkinyje, kuriame yra įvairių fizinių vaisių savybių matavimų, neprižiūrimas mokymosi algoritmas gali nustatyti panašių vaisių grupes pagal jų savybes. Jei duomenyse yra nukrypimų arba atvejų, kurie netelpa į jokį klasterį, tai gali reikšti galimas duomenų kokybės problemas.
Be to, mašininio mokymosi metodai gali būti naudojami norint aptikti ir apdoroti trūkstamus duomenis, nuokrypius ir neatitikimus, kurie yra dažni duomenų kokybės iššūkiai. Analizuojant turimų duomenų modelius ir ryšius, naudojant šiuos metodus galima priskirti trūkstamas reikšmes, nustatyti ir apdoroti nuokrypius bei užtikrinti duomenų nuoseklumą.
Mašininis mokymasis gali numatyti arba nustatyti duomenų kokybę, naudodamas prižiūrimus ir neprižiūrimus mokymosi algoritmus, kurie analizuoja duomenų modelius, ryšius ir charakteristikas. Šie algoritmai gali klasifikuoti duomenis pagal iš anksto nustatytas etiketes arba nustatyti būdingas duomenų struktūras. Naudojant mašininio mokymosi metodus, galima įvertinti duomenų kokybę ir išspręsti galimas problemas, pvz., trūkstamus duomenis, nukrypimus ir neatitikimus.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning