Strojno učenje, podpodročje umetne inteligence, ima zmožnost napovedovanja ali določanja kakovosti uporabljenih podatkov. To se doseže z različnimi tehnikami in algoritmi, ki omogočajo strojem, da se učijo iz podatkov in dajejo informirane napovedi ali ocene. V okviru Google Cloud Machine Learning se te tehnike uporabljajo za analizo in ocenjevanje kakovosti podatkov.
Da bi razumeli, kako lahko strojno učenje napove ali določi kakovost podatkov, je pomembno najprej razumeti koncept kakovosti podatkov. Kakovost podatkov se nanaša na točnost, popolnost, doslednost in ustreznost podatkov. Visokokakovostni podatki so bistveni za ustvarjanje zanesljivih in natančnih rezultatov v katerem koli modelu strojnega učenja.
Algoritme strojnega učenja je mogoče uporabiti za ocenjevanje kakovosti podatkov z analizo njihovih značilnosti, vzorcev in odnosov. Eden pogostih pristopov je uporaba algoritmov za nadzorovano učenje, kjer je kakovost podatkov označena ali razvrščena na podlagi vnaprej določenih meril. Algoritem se nato uči iz teh označenih podatkov in zgradi model, ki lahko predvidi kakovost novih, nevidenih podatkov.
Na primer, vzemimo nabor podatkov, ki vsebuje ocene strank o izdelku. Vsaka ocena je glede na izraženo mnenje označena kot pozitivna ali negativna. Z usposabljanjem algoritma za nadzorovano učenje na teh označenih podatkih se lahko model strojnega učenja nauči vzorcev in funkcij, ki razlikujejo pozitivne ocene od negativnih. Ta model je nato mogoče uporabiti za napovedovanje razpoloženja novih, neoznačenih pregledov in tako oceniti kakovost podatkov.
Poleg nadzorovanega učenja se lahko za ugotavljanje kakovosti podatkov uporabijo tudi algoritmi za nenadzorovano učenje. Algoritmi za nenadzorovano učenje analizirajo inherentno strukturo in vzorce v podatkih, ne da bi se zanašali na vnaprej določene oznake. Z združevanjem podobnih podatkovnih točk skupaj ali prepoznavanjem izstopajočih vrednosti lahko ti algoritmi zagotovijo vpogled v kakovost podatkov.
Na primer, v naboru podatkov, ki vsebuje meritve različnih fizikalnih lastnosti sadja, lahko algoritem za nenadzorovano učenje identificira skupine podobnih sadežev na podlagi njihovih lastnosti. Če podatki vsebujejo izstopajoče vrednosti ali primere, ki ne sodijo v nobeno gručo, lahko nakazujejo morebitne težave s kakovostjo podatkov.
Poleg tega je mogoče uporabiti tehnike strojnega učenja za odkrivanje in obravnavanje manjkajočih podatkov, izstopajočih vrednosti in nedoslednosti, ki so pogosti izzivi pri kakovosti podatkov. Z analizo vzorcev in razmerij v razpoložljivih podatkih lahko te tehnike pripišejo manjkajoče vrednosti, identificirajo in obravnavajo izstopajoče vrednosti ter zagotovijo doslednost podatkov.
Strojno učenje lahko predvidi ali določi kakovost podatkov z uporabo nadzorovanih in nenadzorovanih učnih algoritmov, ki analizirajo vzorce, razmerja in značilnosti podatkov. Ti algoritmi lahko razvrstijo podatke na podlagi vnaprej določenih oznak ali identificirajo inherentne strukture v podatkih. Z uporabo tehnik strojnega učenja je mogoče oceniti kakovost podatkov in odpraviti morebitne težave, kot so manjkajoči podatki, odstopanja in nedoslednosti.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning