Большы набор даных у галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці ў Google Cloud Machine Learning, адносіцца да калекцыі даных, якая мае вялікі памер і складанасць. Значнасць большага набору даных заключаецца ў яго здольнасці павышаць прадукцыйнасць і дакладнасць мадэляў машыннага навучання. Калі набор даных вялікі, ён утрымлівае большую колькасць экзэмпляраў або прыкладаў, што дазваляе алгарытмам машыннага навучання вывучаць больш складаныя шаблоны і ўзаемасувязі ў даных.
Адной з галоўных пераваг працы з вялікім наборам даных з'яўляецца патэнцыял для паляпшэння абагульнення мадэлі. Абагульненне - гэта здольнасць мадэлі машыннага навучання добра працаваць з новымі, нябачнымі данымі. Навучаючы мадэль на большым наборы даных, хутчэй за ўсё ўдасца зафіксаваць асноўныя заканамернасці, якія прысутнічаюць у даных, а не запомніць канкрэтныя дэталі навучальных прыкладаў. Гэта прыводзіць да мадэлі, якая можа рабіць больш дакладныя прагнозы на новых кропках даных, што ў канчатковым выніку павялічвае яе надзейнасць і карыснасць у рэальных праграмах.
Больш за тое, большы набор даных можа дапамагчы змякчыць такія праблемы, як пераабсталяванне, якое ўзнікае, калі мадэль добра працуе на навучальных даных, але не можа абагульніць новыя даныя. Пераабсталяванне больш верагодна пры працы з меншымі наборамі даных, бо мадэль можа засвоіць шум або недарэчныя заканамернасці, прысутныя ў абмежаваных выбарках даных. Прадастаўляючы больш шырокі і разнастайны набор прыкладаў, большы набор даных можа дапамагчы прадухіліць празмернае абсталяванне, дазваляючы мадэлі вывучаць сапраўдныя асноўныя шаблоны, якія супадаюць у больш шырокім дыяпазоне асобнікаў.
Акрамя таго, большы набор даных таксама можа спрыяць больш надзейнаму вылучэнню і выбару функцый. Функцыі - гэта асобныя вымерныя ўласцівасці або характарыстыкі даных, якія выкарыстоўваюцца для прагназавання ў мадэлі машыннага навучання. З большым наборам даных існуе большая верагоднасць уключэння поўнага набору адпаведных функцый, якія фіксуюць нюансы даных, што прыводзіць да больш абгрунтаванага прыняцця рашэнняў мадэллю. Акрамя таго, большы набор даных можа дапамагчы вызначыць, якія функцыі з'яўляюцца найбольш інфарматыўнымі для пастаўленай задачы, тым самым павышаючы эфектыўнасць і выніковасць мадэлі.
У практычным плане разгледзім сцэнар, пры якім мадэль машыннага навучання распрацоўваецца для прагназавання адтоку кліентаў для тэлекамунікацыйнай кампаніі. Большы набор даных у гэтым кантэксце будзе ахопліваць шырокі спектр кліенцкіх атрыбутаў, такіх як дэмаграфічныя дадзеныя, схемы выкарыстання, плацежная інфармацыя, узаемадзеянне са службай падтрымкі кліентаў і многае іншае. Навучыўшы мадэль на гэтым шырокім наборы даных, яна можа вывучыць складаныя заканамернасці, якія паказваюць на верагоднасць адмовы кліента, што прывядзе да больш дакладных прагнозаў і мэтанакіраваных стратэгій утрымання.
Большы набор даных адыгрывае ключавую ролю ў павышэнні прадукцыйнасці, абагульненні і надзейнасці мадэляў машыннага навучання. Забяспечваючы багатую крыніцу інфармацыі і шаблонаў, большы набор даных дазваляе мадэлям больш эфектыўна вучыцца і рабіць дакладныя прагнозы на нябачаных дадзеных, тым самым пашыраючы магчымасці сістэм штучнага інтэлекту ў розных галінах.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
- Што такое TensorBoard?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning