Машыннае навучанне, падполе штучнага інтэлекту, мае магчымасць прагназаваць або вызначаць якасць выкарыстоўваных даных. Гэта дасягаецца з дапамогай розных метадаў і алгарытмаў, якія дазваляюць машынам вучыцца на дадзеных і рабіць абгрунтаваныя прагнозы або ацэнкі. У кантэксце Google Cloud Machine Learning гэтыя метады прымяняюцца для аналізу і ацэнкі якасці даных.
Каб зразумець, як машыннае навучанне можа прагназаваць або вызначаць якасць даных, важна спачатку зразумець канцэпцыю якасці даных. Якасць даных адносіцца да дакладнасці, паўнаты, паслядоўнасці і актуальнасці даных. Даныя высокай якасці неабходныя для атрымання надзейных і дакладных вынікаў у любой мадэлі машыннага навучання.
Алгарытмы машыннага навучання могуць выкарыстоўвацца для ацэнкі якасці даных шляхам аналізу іх характарыстык, заканамернасцей і сувязей. Адным з распаўсюджаных падыходаў з'яўляецца выкарыстанне алгарытмаў навучання пад кантролем, дзе якасць даных пазначаецца або класіфікуецца на аснове загадзя вызначаных крытэрыяў. Затым алгарытм вывучае гэтыя пазначаныя даныя і будуе мадэль, якая можа прагназаваць якасць новых нябачных даных.
Напрыклад, давайце разгледзім набор даных, які змяшчае водгукі кліентаў аб прадукце. Кожная рэцэнзія пазначаецца як станоўчая або адмоўная ў залежнасці ад выказанага настрою. Навучаючы алгарытм падкантрольнага навучання на гэтых пазначаных даных, мадэль машыннага навучання можа вывучаць заканамернасці і функцыі, якія адрозніваюць станоўчыя водгукі ад негатыўных. Затым гэтую мадэль можна выкарыстоўваць для прагназавання настрою новых аглядаў без цэтлікаў, такім чынам ацэньваючы якасць даных.
У дадатак да навучання пад кантролем для вызначэння якасці даных можна выкарыстоўваць алгарытмы некантраляванага навучання. Алгарытмы некантраляванага навучання аналізуюць унутраную структуру і заканамернасці ў даных, не абапіраючыся на загадзя вызначаныя меткі. Аб'ядноўваючы падобныя кропкі даных або выяўляючы выкіды, гэтыя алгарытмы могуць даць зразумець якасць даных.
Напрыклад, у наборы даных, які змяшчае вымярэнні розных фізічных уласцівасцей садавіны, алгарытм некантраляванага навучання можа ідэнтыфікаваць кластары падобных садавіны на аснове іх атрыбутаў. Калі даныя ўтрымліваюць выкіды або асобнікі, якія не ўпісваюцца ні ў адзін кластар, гэта можа сведчыць аб магчымых праблемах з якасцю даных.
Больш за тое, метады машыннага навучання могуць быць выкарыстаны для выяўлення і апрацоўкі адсутных даных, выкідаў і неадпаведнасцей, якія з'яўляюцца агульнымі праблемамі ў якасці даных. Аналізуючы заканамернасці і ўзаемасувязі ў даступных дадзеных, гэтыя метады могуць прыпісваць адсутныя значэнні, ідэнтыфікаваць і апрацоўваць выкіды і забяспечваць паслядоўнасць даных.
Машыннае навучанне можа прагназаваць або вызначаць якасць даных, выкарыстоўваючы алгарытмы падкантрольнага і некантраляванага навучання, якія аналізуюць шаблоны, адносіны і характарыстыкі даных. Гэтыя алгарытмы могуць класіфікаваць дадзеныя на аснове загадзя вызначаных цэтлікаў або ідэнтыфікаваць унутраныя структуры дадзеных. Выкарыстоўваючы метады машыннага навучання, можна ацаніць якасць даных і вырашыць такія магчымыя праблемы, як адсутнасць даных, выкіды і неадпаведнасці.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- 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?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- 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?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning