Maŝinlernado, subkampo de Artefarita Inteligenteco, havas la kapablon antaŭdiri aŭ determini la kvaliton de la datumoj uzitaj. Ĉi tio estas atingita per diversaj teknikoj kaj algoritmoj, kiuj ebligas maŝinojn lerni de la datumoj kaj fari informitajn antaŭdirojn aŭ taksojn. En la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, ĉi tiuj teknikoj estas aplikataj por analizi kaj taksi la kvaliton de datumoj.
Por kompreni kiel Maŝinlernado povas antaŭdiri aŭ determini la kvaliton de datumoj, estas grave unue ekkompreni la koncepton de datumkvalito. Datumkvalito rilatas al la precizeco, kompleteco, konsistenco kaj graveco de la datumoj. Altkvalitaj datumoj estas esencaj por produkti fidindajn kaj precizajn rezultojn en iu ajn maŝinlernada modelo.
Maŝinlernado-algoritmoj povas esti uzitaj por taksi la kvaliton de datenoj analizante ĝiajn karakterizaĵojn, padronojn, kaj rilatojn. Unu ofta aliro estas uzi kontrolitajn lernajn algoritmojn, kie la kvalito de la datenoj estas etikedita aŭ klasifikita surbaze de antaŭdifinitaj kriterioj. La algoritmo tiam lernas de ĉi tiuj etikeditaj datumoj kaj konstruas modelon kiu povas antaŭdiri la kvaliton de novaj, neviditaj datumoj.
Ekzemple, ni konsideru datumaron enhavantan klientajn recenzojn pri produkto. Ĉiu recenzo estas etikedita kiel aŭ pozitiva aŭ negativa surbaze de la sento esprimita. Trejnante kontrolitan lernalgoritmon sur ĉi tiuj etikeditaj datumoj, la maŝinlernada modelo povas lerni la ŝablonojn kaj funkciojn, kiuj distingas pozitivajn recenzojn de negativaj. Ĉi tiu modelo povas tiam esti utiligita por antaŭdiri la senton de novaj, senetikedaj recenzoj, tiel taksante la kvaliton de la datenoj.
Aldone al kontrolita lernado, nekontrolitaj lernado-algoritmoj ankaŭ povas esti utiligitaj por determini la kvaliton de datenoj. Nekontrolitaj lernalgoritmoj analizas la enecan strukturon kaj ŝablonojn en la datenoj sen fidi je antaŭdifinitaj etikedoj. Kunigante similajn datenpunktojn aŭ identigante eksteraĵojn, ĉi tiuj algoritmoj povas disponigi sciojn pri la kvalito de la datenoj.
Ekzemple, en datumaro enhavanta mezuradojn de diversaj fizikaj trajtoj de fruktoj, nekontrolita lernadoritmo povas identigi aretojn de similaj fruktoj surbaze de iliaj atributoj. Se la datenoj enhavas eksteraĵojn aŭ kazojn kiuj ne kongruas en iu areto, ĝi povas indiki eblajn problemojn kun la kvalito de la datenoj.
Plie, Maŝinlernado-teknikoj povas esti uzataj por detekti kaj pritrakti mankantajn datumojn, eksteraĵojn kaj nekonsekvencojn, kiuj estas oftaj defioj en datumkvalito. Analizante la padronojn kaj rilatojn en la haveblaj datenoj, tiuj teknikoj povas imputi mankantajn valorojn, identigi kaj pritrakti eksteraĵojn, kaj certigi la konsistencon de la datenoj.
Maŝinlernado povas antaŭdiri aŭ determini la kvaliton de datenoj utiligante kontrolitajn kaj nekontrolitajn lernalgoritmojn, kiuj analizas padronojn, rilatojn kaj karakterizaĵojn de la datenoj. Tiuj algoritmoj povas klasifiki datenojn bazitajn sur antaŭdifinitaj etikedoj aŭ identigi enecajn strukturojn en la datenoj. Uzante maŝinlernajn teknikojn, datenkvalito povas esti taksita, kaj eblaj problemoj kiel mankantaj datenoj, eksterordinaraĵoj kaj faktkonfliktoj povas esti traktitaj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Enkonduko (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Kio estas maŝina lernado (iru al rilata temo)