Învățarea automată, un subdomeniu al inteligenței artificiale, are capacitatea de a prezice sau de a determina calitatea datelor utilizate. Acest lucru se realizează prin diferite tehnici și algoritmi care permit mașinilor să învețe din date și să facă predicții sau evaluări informate. În contextul Google Cloud Machine Learning, aceste tehnici sunt aplicate pentru a analiza și evalua calitatea datelor.
Pentru a înțelege modul în care Machine Learning poate prezice sau determina calitatea datelor, este important să înțelegem mai întâi conceptul de calitate a datelor. Calitatea datelor se referă la acuratețea, completitudinea, consistența și relevanța datelor. Datele de înaltă calitate sunt esențiale pentru a produce rezultate fiabile și precise în orice model de învățare automată.
Algoritmii de învățare automată pot fi utilizați pentru a evalua calitatea datelor prin analiza caracteristicilor, modelelor și relațiilor acestora. O abordare comună este utilizarea algoritmilor de învățare supravegheată, în care calitatea datelor este etichetată sau clasificată pe baza unor criterii predefinite. Algoritmul învață apoi din aceste date etichetate și construiește un model care poate prezice calitatea datelor noi, nevăzute.
De exemplu, să luăm în considerare un set de date care conține recenzii ale clienților despre un produs. Fiecare recenzie este etichetată ca pozitivă sau negativă, în funcție de sentimentul exprimat. Antrenând un algoritm de învățare supravegheat pe aceste date etichetate, modelul de învățare automată poate învăța modelele și caracteristicile care disting recenziile pozitive de cele negative. Acest model poate fi apoi utilizat pentru a prezice sentimentul recenziilor noi, neetichetate, evaluând astfel calitatea datelor.
Pe lângă învățarea supravegheată, se pot folosi și algoritmi de învățare nesupravegheată pentru a determina calitatea datelor. Algoritmii de învățare nesupravegheați analizează structura și modelele inerente în date fără a se baza pe etichete predefinite. Prin gruparea punctelor de date similare sau identificând valori aberante, acești algoritmi pot oferi informații despre calitatea datelor.
De exemplu, într-un set de date care conține măsurători ale diferitelor proprietăți fizice ale fructelor, un algoritm de învățare nesupravegheat poate identifica grupuri de fructe similare pe baza atributelor lor. Dacă datele conțin valori aberante sau instanțe care nu se încadrează în niciun cluster, poate indica probleme potențiale cu calitatea datelor.
Mai mult, tehnicile de învățare automată pot fi utilizate pentru a detecta și gestiona datele lipsă, valorile aberante și inconsecvențele, care sunt provocări comune în calitatea datelor. Analizând tiparele și relațiile din datele disponibile, aceste tehnici pot imputa valori lipsă, pot identifica și gestiona valori aberante și pot asigura coerența datelor.
Învățarea automată poate prezice sau determina calitatea datelor utilizând algoritmi de învățare supravegheați și nesupravegheați, care analizează modelele, relațiile și caracteristicile datelor. Acești algoritmi pot clasifica datele pe baza etichetelor predefinite sau pot identifica structurile inerente în date. Prin utilizarea tehnicilor de învățare automată, calitatea datelor poate fi evaluată și pot fi rezolvate probleme potențiale, cum ar fi lipsa datelor, valorile aberante și inconsecvențele.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning