Strojové učenie, podpole umelej inteligencie, má schopnosť predpovedať alebo určiť kvalitu použitých údajov. To sa dosahuje pomocou rôznych techník a algoritmov, ktoré umožňujú strojom učiť sa z údajov a robiť informované predpovede alebo hodnotenia. V kontexte Google Cloud Machine Learning sa tieto techniky používajú na analýzu a hodnotenie kvality údajov.
Aby sme pochopili, ako môže strojové učenie predpovedať alebo určiť kvalitu údajov, je dôležité najprv pochopiť pojem kvalita údajov. Kvalita údajov sa vzťahuje na presnosť, úplnosť, konzistentnosť a relevantnosť údajov. Vysokokvalitné údaje sú nevyhnutné na vytváranie spoľahlivých a presných výsledkov v akomkoľvek modeli strojového učenia.
Algoritmy strojového učenia možno použiť na posúdenie kvality údajov analýzou ich charakteristík, vzorov a vzťahov. Jedným z bežných prístupov je použitie algoritmov učenia pod dohľadom, kde je kvalita údajov označená alebo klasifikovaná na základe vopred definovaných kritérií. Algoritmus sa potom učí z týchto označených údajov a vytvára model, ktorý dokáže predpovedať kvalitu nových, neviditeľných údajov.
Zoberme si napríklad súbor údajov obsahujúci zákaznícke recenzie produktu. Každá recenzia je označená ako pozitívna alebo negatívna na základe vyjadreného sentimentu. Trénovaním algoritmu učenia pod dohľadom na týchto označených údajoch sa model strojového učenia môže naučiť vzory a funkcie, ktoré odlišujú pozitívne recenzie od negatívnych. Tento model sa potom môže použiť na predpovedanie sentimentu nových, neoznačených recenzií, čím sa posúdi kvalita údajov.
Okrem kontrolovaného učenia sa na určenie kvality údajov môžu použiť aj algoritmy učenia bez dozoru. Algoritmy učenia bez dozoru analyzujú vlastnú štruktúru a vzory v údajoch bez toho, aby sa spoliehali na preddefinované označenia. Zoskupením podobných údajových bodov alebo identifikáciou odľahlých hodnôt môžu tieto algoritmy poskytnúť prehľad o kvalite údajov.
Napríklad v súbore údajov, ktorý obsahuje merania rôznych fyzikálnych vlastností ovocia, môže algoritmus učenia bez dozoru identifikovať zhluky podobných plodov na základe ich atribútov. Ak údaje obsahujú odľahlé hodnoty alebo inštancie, ktoré sa nezmestia do žiadneho klastra, môže to znamenať potenciálne problémy s kvalitou údajov.
Techniky strojového učenia možno navyše použiť na detekciu a spracovanie chýbajúcich údajov, odľahlých hodnôt a nezrovnalostí, ktoré sú bežnými výzvami v oblasti kvality údajov. Analýzou vzorov a vzťahov v dostupných údajoch môžu tieto techniky pripísať chýbajúce hodnoty, identifikovať a zvládnuť odľahlé hodnoty a zabezpečiť konzistentnosť údajov.
Strojové učenie dokáže predpovedať alebo určovať kvalitu údajov využitím algoritmov učenia pod dohľadom a bez dozoru, ktoré analyzujú vzorce, vzťahy a charakteristiky údajov. Tieto algoritmy môžu klasifikovať údaje na základe preddefinovaných označení alebo identifikovať vlastné štruktúry v údajoch. Pomocou techník strojového učenia je možné posúdiť kvalitu údajov a vyriešiť potenciálne problémy, ako sú chýbajúce údaje, odľahlé hodnoty a nezrovnalosti.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning