Masinõpe, tehisintellekti alamvaldkond, suudab ennustada või määrata kasutatavate andmete kvaliteeti. See saavutatakse erinevate tehnikate ja algoritmidega, mis võimaldavad masinatel andmetest õppida ning teha teadlikke ennustusi või hinnanguid. Google Cloud Machine Learningi kontekstis kasutatakse neid tehnikaid andmete kvaliteedi analüüsimiseks ja hindamiseks.
Et mõista, kuidas masinõpe saab ennustada või määrata andmete kvaliteeti, on oluline esmalt mõista andmekvaliteedi mõistet. Andmete kvaliteet viitab andmete täpsusele, täielikkusele, järjepidevusele ja asjakohasusele. Kvaliteetsed andmed on olulised usaldusväärsete ja täpsete tulemuste saamiseks mis tahes masinõppemudelis.
Masinõppe algoritme saab kasutada andmete kvaliteedi hindamiseks, analüüsides nende omadusi, mustreid ja seoseid. Üks levinud lähenemisviis on juhendatud õppealgoritmide kasutamine, kus andmete kvaliteet on märgistatud või klassifitseeritud eelnevalt määratletud kriteeriumide alusel. Seejärel õpib algoritm nendest märgistatud andmetest ja loob mudeli, mis suudab ennustada uute, nähtamatute andmete kvaliteeti.
Näiteks vaatleme andmestikku, mis sisaldab klientide arvustusi toote kohta. Iga arvustus märgitakse väljendatud meeleolu põhjal positiivseks või negatiivseks. Koolitades nende märgistatud andmete põhjal juhendatud õppealgoritmi, saab masinõppemudel õppida mustreid ja funktsioone, mis eristavad positiivseid arvustusi negatiivsetest. Seda mudelit saab seejärel kasutada uute, märgistamata arvustuste arvamuste ennustamiseks, hinnates seeläbi andmete kvaliteeti.
Lisaks juhendatud õppimisele saab andmete kvaliteedi määramiseks kasutada ka järelevalveta õppimisalgoritme. Järelevalveta õppealgoritmid analüüsivad andmete olemuslikku struktuuri ja mustreid, tuginemata eelnevalt määratletud siltidele. Sarnaste andmepunktide rühmitamisel või kõrvalekallete tuvastamisel võivad need algoritmid anda ülevaate andmete kvaliteedist.
Näiteks puuviljade erinevate füüsikaliste omaduste mõõtmisi sisaldavas andmekogumis saab järelevalveta õppimisalgoritm tuvastada sarnaste puuviljade klastreid nende atribuutide põhjal. Kui andmed sisaldavad kõrvalekaldeid või esinemisjuhte, mis ei mahu ühtegi klastrisse, võib see viidata võimalikele andmete kvaliteediga seotud probleemidele.
Lisaks saab masinõppe tehnikaid kasutada puuduvate andmete, kõrvalekallete ja ebakõlade tuvastamiseks ja käsitlemiseks, mis on andmete kvaliteedis tavalised väljakutsed. Analüüsides saadaolevate andmete mustreid ja seoseid, saavad need meetodid puuduvaid väärtusi mõista, tuvastada ja käsitleda kõrvalekaldeid ning tagada andmete järjepidevuse.
Masinõpe võib ennustada või määrata andmete kvaliteeti, kasutades järelevalvega ja järelevalveta õppealgoritme, mis analüüsivad andmete mustreid, seoseid ja omadusi. Need algoritmid võivad klassifitseerida andmeid eelnevalt määratletud siltide alusel või tuvastada andmetele omaseid struktuure. Masinõppe tehnikaid kasutades saab hinnata andmete kvaliteeti ja lahendada võimalikke probleeme, nagu puuduvad andmed, kõrvalekalded ja ebakõlad.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Veel küsimusi ja vastuseid:
- Väli: Tehisintellekt
- programm: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (minge sertifitseerimisprogrammi)
- Õppetund: Sissejuhatus (minge seotud õppetundi)
- Teema: Mis on masinõpe (minge seotud teema juurde)