Машинско учење, потпоље вештачке интелигенције, има способност да предвиди или одреди квалитет података који се користе. Ово се постиже различитим техникама и алгоритмима који омогућавају машинама да уче из података и праве информисана предвиђања или процене. У контексту Гоогле Цлоуд машинског учења, ове технике се примењују за анализу и процену квалитета података.
Да бисте разумели како машинско учење може да предвиди или одреди квалитет података, важно је прво схватити концепт квалитета података. Квалитет података се односи на тачност, потпуност, доследност и релевантност података. Висококвалитетни подаци су неопходни за добијање поузданих и тачних резултата у било ком моделу машинског учења.
Алгоритми машинског учења могу се користити за процену квалитета података анализом њихових карактеристика, образаца и односа. Један уобичајени приступ је коришћење алгоритама за учење под надзором, где је квалитет података означен или класификован на основу унапред дефинисаних критеријума. Алгоритам затим учи из ових означених података и гради модел који може предвидети квалитет нових, невидљивих података.
На пример, хајде да размотримо скуп података који садржи рецензије купаца о производу. Свака рецензија је означена као позитивна или негативна на основу израженог осећања. Обучавањем алгоритма за учење под надзором на овим означеним подацима, модел машинског учења може научити обрасце и карактеристике које разликују позитивне критике од негативних. Овај модел се затим може користити за предвиђање расположења нових, неозначених рецензија, чиме се процењује квалитет података.
Поред учења под надзором, алгоритми учења без надзора се такође могу користити за одређивање квалитета података. Алгоритми за учење без надзора анализирају инхерентну структуру и обрасце у подацима без ослањања на унапред дефинисане ознаке. Груписањем сличних тачака података заједно или идентификовањем одступања, ови алгоритми могу пружити увид у квалитет података.
На пример, у скупу података који садржи мерења различитих физичких својстава воћа, алгоритам за учење без надзора може да идентификује кластере сличног воћа на основу њихових атрибута. Ако подаци садрже изузетке или случајеве који се не уклапају ни у један кластер, то може указивати на потенцијалне проблеме са квалитетом података.
Штавише, технике машинског учења се могу користити за откривање и руковање подацима који недостају, одступницима и недоследностима, што су уобичајени изазови у квалитету података. Анализом образаца и односа у доступним подацима, ове технике могу да импутирају недостајуће вредности, идентификују и обрађују ванредне вредности и обезбеде конзистентност података.
Машинско учење може предвидети или одредити квалитет података коришћењем алгоритама за учење под надзором и без надзора, који анализирају обрасце, односе и карактеристике података. Ови алгоритми могу да класификују податке на основу унапред дефинисаних ознака или да идентификују инхерентне структуре у подацима. Коришћењем техника машинског учења, квалитет података се може проценити и могу се решити потенцијални проблеми као што су подаци који недостају, одступања и недоследности.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг