Strojové učení, podpole umělé inteligence, má schopnost předvídat nebo určovat kvalitu používaných dat. Toho je dosaženo pomocí různých technik a algoritmů, které umožňují strojům učit se z dat a provádět informované předpovědi nebo hodnocení. V kontextu Google Cloud Machine Learning se tyto techniky používají k analýze a hodnocení kvality dat.
Abychom pochopili, jak může strojové učení předvídat nebo určovat kvalitu dat, je důležité nejprve pochopit koncept kvality dat. Kvalita dat se týká přesnosti, úplnosti, konzistence a relevance dat. Vysoce kvalitní data jsou nezbytná pro vytváření spolehlivých a přesných výsledků v jakémkoli modelu strojového učení.
Algoritmy strojového učení lze použít k posouzení kvality dat analýzou jejich charakteristik, vzorců a vztahů. Jedním z běžných přístupů je použití algoritmů učení pod dohledem, kde je kvalita dat označena nebo klasifikována na základě předem definovaných kritérií. Algoritmus se pak učí z těchto označených dat a vytváří model, který dokáže předpovědět kvalitu nových, neviditelných dat.
Vezměme si například datovou sadu obsahující zákaznické recenze produktu. Každá recenze je označena jako pozitivní nebo negativní na základě vyjádřeného sentimentu. Trénováním algoritmu učení pod dohledem na těchto označených datech se model strojového učení může naučit vzorce a funkce, které odlišují pozitivní recenze od negativních. Tento model lze poté použít k předpovědi sentimentu nových, neoznačených recenzí, a tím posoudit kvalitu dat.
Kromě řízeného učení lze k určení kvality dat použít také algoritmy učení bez dohledu. Algoritmy učení bez dozoru analyzují vlastní strukturu a vzory v datech, aniž by se spoléhaly na předem definované štítky. Díky seskupení podobných datových bodů nebo identifikaci odlehlých hodnot mohou tyto algoritmy poskytnout náhled na kvalitu dat.
Například v souboru dat obsahujících měření různých fyzikálních vlastností ovoce může algoritmus učení bez dozoru identifikovat shluky podobných plodů na základě jejich atributů. Pokud data obsahují odlehlé hodnoty nebo instance, které se nevejdou do žádného clusteru, může to znamenat potenciální problémy s kvalitou dat.
Techniky strojového učení lze navíc použít k detekci a zpracování chybějících dat, odlehlých hodnot a nekonzistencí, což jsou běžné výzvy v oblasti kvality dat. Analýzou vzorců a vztahů v dostupných datech mohou tyto techniky imputovat chybějící hodnoty, identifikovat a zpracovat odlehlé hodnoty a zajistit konzistenci dat.
Strojové učení dokáže předvídat nebo určovat kvalitu dat využitím algoritmů učení pod dohledem a bez dohledu, které analyzují vzorce, vztahy a charakteristiky dat. Tyto algoritmy mohou klasifikovat data na základě předdefinovaných štítků nebo identifikovat vlastní struktury v datech. Pomocí technik strojového učení lze hodnotit kvalitu dat a řešit potenciální problémy, jako jsou chybějící data, odlehlé hodnoty a nekonzistence.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- Co je to souborové učení?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning