A gépi tanulás, a mesterséges intelligencia egyik alterülete, képes előre jelezni vagy meghatározni a felhasznált adatok minőségét. Ezt különféle technikákkal és algoritmusokkal érik el, amelyek lehetővé teszik a gépek számára, hogy tanuljanak az adatokból, és megalapozott előrejelzéseket vagy értékeléseket készítsenek. A Google Cloud Machine Learning keretében ezeket a technikákat az adatok minőségének elemzésére és értékelésére alkalmazzák.
Annak megértéséhez, hogy a gépi tanulás miként képes előre jelezni vagy meghatározni az adatok minőségét, először is fontos megérteni az adatminőség fogalmát. Az adatminőség az adatok pontosságára, teljességére, konzisztenciájára és relevanciájára utal. A kiváló minőségű adatok elengedhetetlenek a megbízható és pontos eredmények előállításához bármely gépi tanulási modellben.
A gépi tanulási algoritmusok felhasználhatók az adatok minőségének értékelésére azok jellemzőinek, mintáinak és kapcsolatainak elemzésével. Az egyik általános megközelítés a felügyelt tanulási algoritmusok alkalmazása, ahol az adatok minőségét előre meghatározott kritériumok alapján címkézik vagy osztályozzák. Az algoritmus ezután tanul ezekből a címkézett adatokból, és felállít egy modellt, amely képes előre jelezni az új, nem látott adatok minőségét.
Vegyünk például egy adatkészletet, amely vásárlói véleményeket tartalmaz egy termékről. Minden értékelés pozitív vagy negatív címkével van ellátva a kifejezett érzés alapján. Azáltal, hogy felügyelt tanulási algoritmust tanít ezekre a címkézett adatokra, a gépi tanulási modell megtanulhatja azokat a mintákat és jellemzőket, amelyek megkülönböztetik a pozitív értékeléseket a negatívoktól. Ez a modell használható az új, címkézetlen vélemények hangulatának előrejelzésére, ezáltal értékelve az adatok minőségét.
A felügyelt tanulás mellett felügyelet nélküli tanulási algoritmusok is alkalmazhatók az adatok minőségének meghatározására. A nem felügyelt tanulási algoritmusok előre meghatározott címkékre támaszkodás nélkül elemzik az adatok belső szerkezetét és mintáit. A hasonló adatpontok csoportosításával vagy a kiugró értékek azonosításával ezek az algoritmusok betekintést nyújthatnak az adatok minőségébe.
Például egy olyan adatkészletben, amely a gyümölcsök különféle fizikai tulajdonságainak mérését tartalmazza, egy felügyelt tanulási algoritmus képes azonosítani a hasonló gyümölcsök klasztereit tulajdonságaik alapján. Ha az adatok olyan kiugró értékeket vagy példányokat tartalmaznak, amelyek nem illeszkednek egyetlen fürthöz sem, az az adatok minőségével kapcsolatos lehetséges problémákat jelezhet.
Ezenkívül a gépi tanulási technikák használhatók a hiányzó adatok, a kiugró értékek és az inkonzisztenciák észlelésére és kezelésére, amelyek gyakori kihívást jelentenek az adatminőség terén. A rendelkezésre álló adatok mintáinak és összefüggéseinek elemzésével ezek a technikák a hiányzó értékeket imputálhatják, azonosíthatják és kezelhetik a kiugró értékeket, és biztosíthatják az adatok konzisztenciáját.
A gépi tanulás képes előre jelezni vagy meghatározni az adatok minőségét felügyelt és nem felügyelt tanulási algoritmusok felhasználásával, amelyek elemzik az adatok mintázatait, kapcsolatait és jellemzőit. Ezek az algoritmusok előre meghatározott címkék alapján osztályozhatják az adatokat, vagy azonosíthatják az adatokban rejlő struktúrákat. A Machine Learning technikák használatával felmérhető az adatok minősége, és kezelhetők az olyan lehetséges problémák, mint a hiányzó adatok, a kiugró értékek és az inkonzisztenciák.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi az a szövegfelolvasó (TTS), és hogyan működik az AI-val?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben