Strojno učenje, potpodručje umjetne inteligencije, ima sposobnost predviđanja ili određivanja kvalitete korištenih podataka. To se postiže različitim tehnikama i algoritmima koji omogućuju strojevima da uče iz podataka i daju informirana predviđanja ili procjene. U kontekstu Google Cloud Machine Learninga, ove se tehnike primjenjuju za analizu i procjenu kvalitete podataka.
Da biste razumjeli kako strojno učenje može predvidjeti ili odrediti kvalitetu podataka, važno je najprije shvatiti koncept kvalitete podataka. Kvaliteta podataka odnosi se na točnost, potpunost, dosljednost i relevantnost podataka. Podaci visoke kvalitete ključni su za proizvodnju pouzdanih i točnih rezultata u bilo kojem modelu strojnog učenja.
Algoritmi strojnog učenja mogu se koristiti za procjenu kvalitete podataka analizom njihovih karakteristika, obrazaca i odnosa. Jedan uobičajeni pristup je korištenje algoritama nadziranog učenja, gdje se kvaliteta podataka označava ili klasificira na temelju unaprijed definiranih kriterija. Algoritam zatim uči iz tih označenih podataka i gradi model koji može predvidjeti kvalitetu novih, nevidljivih podataka.
Na primjer, razmotrimo skup podataka koji sadrži recenzije kupaca o proizvodu. Svaka recenzija je označena kao pozitivna ili negativna na temelju izraženog osjećaja. Uvježbavanjem algoritma nadziranog učenja na ovim označenim podacima, model strojnog učenja može naučiti obrasce i značajke koje razlikuju pozitivne kritike od negativnih. Ovaj se model zatim može koristiti za predviđanje raspoloženja novih, neoznačenih recenzija, čime se procjenjuje kvaliteta podataka.
Uz nadzirano učenje, algoritmi za nenadzirano učenje također se mogu koristiti za određivanje kvalitete podataka. Algoritmi učenja bez nadzora analiziraju inherentnu strukturu i obrasce u podacima bez oslanjanja na unaprijed definirane oznake. Grupiranjem sličnih podatkovnih točaka zajedno ili identificiranjem odstupanja, ovi algoritmi mogu pružiti uvid u kvalitetu podataka.
Na primjer, u skupu podataka koji sadrži mjerenja različitih fizičkih svojstava voća, algoritam učenja bez nadzora može identificirati skupine sličnog voća na temelju njihovih atributa. Ako podaci sadrže ekstremne vrijednosti ili instance koje se ne uklapaju ni u jednu skupinu, to može ukazivati na potencijalne probleme s kvalitetom podataka.
Štoviše, tehnike strojnog učenja mogu se koristiti za otkrivanje i rukovanje podacima koji nedostaju, ekstremima i nedosljednostima, što su uobičajeni izazovi u kvaliteti podataka. Analizom obrazaca i odnosa u dostupnim podacima, ove tehnike mogu imputirati vrijednosti koje nedostaju, identificirati i postupati s ekstremima i osigurati dosljednost podataka.
Strojno učenje može predvidjeti ili odrediti kvalitetu podataka korištenjem nadziranih i nenadziranih algoritama učenja koji analiziraju obrasce, odnose i karakteristike podataka. Ovi algoritmi mogu klasificirati podatke na temelju unaprijed definiranih oznaka ili identificirati inherentne strukture u podacima. Korištenjem tehnika strojnog učenja može se procijeniti kvaliteta podataka i riješiti potencijalni problemi poput podataka koji nedostaju, odstupanja i nedosljednosti.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)