Masjienleer, 'n subveld van Kunsmatige Intelligensie, het die vermoë om die kwaliteit van die data wat gebruik word, te voorspel of te bepaal. Dit word bereik deur verskeie tegnieke en algoritmes wat masjiene in staat stel om uit die data te leer en ingeligte voorspellings of assesserings te maak. In die konteks van Google Wolk-masjienleer word hierdie tegnieke toegepas om die kwaliteit van data te ontleed en te evalueer.
Om te verstaan hoe Masjienleer die kwaliteit van data kan voorspel of bepaal, is dit belangrik om eers die konsep van datakwaliteit te begryp. Datakwaliteit verwys na die akkuraatheid, volledigheid, konsekwentheid en relevansie van die data. Data van hoë gehalte is noodsaaklik om betroubare en akkurate resultate in enige masjienleermodel te lewer.
Masjienleeralgoritmes kan gebruik word om die kwaliteit van data te assesseer deur die kenmerke, patrone en verwantskappe daarvan te ontleed. Een algemene benadering is om toesighoudende leeralgoritmes te gebruik, waar die kwaliteit van die data gemerk of geklassifiseer word op grond van voorafbepaalde kriteria. Die algoritme leer dan uit hierdie benoemde data en bou 'n model wat die kwaliteit van nuwe, onsigbare data kan voorspel.
Kom ons kyk byvoorbeeld na 'n datastel wat klantresensies van 'n produk bevat. Elke resensie word as óf positief óf negatief gemerk op grond van die sentiment wat uitgespreek word. Deur 'n leeralgoritme onder toesig op hierdie benoemde data op te lei, kan die masjienleermodel die patrone en kenmerke leer wat positiewe resensies van negatiewe onderskei. Hierdie model kan dan gebruik word om die sentiment van nuwe, ongemerkte resensies te voorspel, en sodoende die kwaliteit van die data te assesseer.
Benewens leer onder toesig, kan leeralgoritmes sonder toesig ook gebruik word om die kwaliteit van data te bepaal. Leeralgoritmes sonder toesig ontleed die inherente struktuur en patrone in die data sonder om op vooraf gedefinieerde etikette staat te maak. Deur soortgelyke datapunte saam te groepeer of uitskieters te identifiseer, kan hierdie algoritmes insigte in die kwaliteit van die data verskaf.
Byvoorbeeld, in 'n datastel wat metings van verskeie fisiese eienskappe van vrugte bevat, kan 'n leeralgoritme sonder toesig trosse soortgelyke vrugte identifiseer op grond van hul eienskappe. As die data uitskieters of gevalle bevat wat nie in enige groepering pas nie, kan dit moontlike probleme met die kwaliteit van die data aandui.
Boonop kan Masjienleertegnieke gebruik word om ontbrekende data, uitskieters en teenstrydighede op te spoor en te hanteer, wat algemene uitdagings in datakwaliteit is. Deur die patrone en verwantskappe in die beskikbare data te ontleed, kan hierdie tegnieke ontbrekende waardes toeskryf, uitskieters identifiseer en hanteer, en die konsekwentheid van die data verseker.
Masjienleer kan die kwaliteit van data voorspel of bepaal deur gebruik te maak van leeralgoritmes onder toesig en sonder toesig, wat patrone, verwantskappe en kenmerke van die data ontleed. Hierdie algoritmes kan data klassifiseer gebaseer op vooraf gedefinieerde etikette of inherente strukture in die data identifiseer. Deur Masjienleer-tegnieke te gebruik, kan datakwaliteit geassesseer word, en potensiële kwessies soos ontbrekende data, uitskieters en teenstrydighede kan aangespreek word.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning