Η Μηχανική Μάθηση, ένα υποπεδίο της Τεχνητής Νοημοσύνης, έχει την ικανότητα να προβλέπει ή να προσδιορίζει την ποιότητα των δεδομένων που χρησιμοποιούνται. Αυτό επιτυγχάνεται μέσω διαφόρων τεχνικών και αλγορίθμων που επιτρέπουν στις μηχανές να μαθαίνουν από τα δεδομένα και να κάνουν εμπεριστατωμένες προβλέψεις ή αξιολογήσεις. Στο πλαίσιο του Google Cloud Machine Learning, αυτές οι τεχνικές εφαρμόζονται για την ανάλυση και την αξιολόγηση της ποιότητας των δεδομένων.
Για να κατανοήσετε πώς η Μηχανική Μάθηση μπορεί να προβλέψει ή να καθορίσει την ποιότητα των δεδομένων, είναι σημαντικό να κατανοήσετε πρώτα την έννοια της ποιότητας δεδομένων. Η ποιότητα των δεδομένων αναφέρεται στην ακρίβεια, την πληρότητα, τη συνέπεια και τη συνάφεια των δεδομένων. Τα δεδομένα υψηλής ποιότητας είναι απαραίτητα για την παραγωγή αξιόπιστων και ακριβών αποτελεσμάτων σε οποιοδήποτε μοντέλο μηχανικής εκμάθησης.
Οι αλγόριθμοι Machine Learning μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αξιολόγηση της ποιότητας των δεδομένων αναλύοντας τα χαρακτηριστικά, τα μοτίβα και τις σχέσεις τους. Μια κοινή προσέγγιση είναι η χρήση αλγορίθμων εποπτευόμενης μάθησης, όπου η ποιότητα των δεδομένων επισημαίνεται ή ταξινομείται με βάση προκαθορισμένα κριτήρια. Στη συνέχεια, ο αλγόριθμος μαθαίνει από αυτά τα επισημασμένα δεδομένα και χτίζει ένα μοντέλο που μπορεί να προβλέψει την ποιότητα νέων, αόρατων δεδομένων.
Για παράδειγμα, ας εξετάσουμε ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει κριτικές πελατών για ένα προϊόν. Κάθε κριτική χαρακτηρίζεται είτε ως θετική είτε ως αρνητική με βάση το συναίσθημα που εκφράζεται. Εκπαιδεύοντας έναν αλγόριθμο εποπτευόμενης μάθησης σε αυτά τα δεδομένα με ετικέτα, το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης μπορεί να μάθει τα μοτίβα και τα χαρακτηριστικά που διακρίνουν τις θετικές κριτικές από τις αρνητικές. Αυτό το μοντέλο μπορεί στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη του συναισθήματος νέων, χωρίς ετικέτα κριτικών, αξιολογώντας έτσι την ποιότητα των δεδομένων.
Εκτός από την εποπτευόμενη μάθηση, μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν αλγόριθμοι μάθησης χωρίς επίβλεψη για τον προσδιορισμό της ποιότητας των δεδομένων. Οι αλγόριθμοι μάθησης χωρίς επίβλεψη αναλύουν την εγγενή δομή και τα μοτίβα στα δεδομένα χωρίς να βασίζονται σε προκαθορισμένες ετικέτες. Ομαδοποιώντας παρόμοια σημεία δεδομένων μαζί ή προσδιορίζοντας ακραίες τιμές, αυτοί οι αλγόριθμοι μπορούν να παρέχουν πληροφορίες για την ποιότητα των δεδομένων.
Για παράδειγμα, σε ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει μετρήσεις διαφόρων φυσικών ιδιοτήτων φρούτων, ένας αλγόριθμος μάθησης χωρίς επίβλεψη μπορεί να αναγνωρίσει ομάδες παρόμοιων φρούτων με βάση τα χαρακτηριστικά τους. Εάν τα δεδομένα περιέχουν ακραίες τιμές ή περιπτώσεις που δεν ταιριάζουν σε κανένα σύμπλεγμα, μπορεί να υποδηλώνουν πιθανά προβλήματα με την ποιότητα των δεδομένων.
Επιπλέον, οι τεχνικές Μηχανικής Μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό και τον χειρισμό δεδομένων που λείπουν, ακραίων τιμών και ασυνεπειών, που αποτελούν κοινές προκλήσεις στην ποιότητα των δεδομένων. Αναλύοντας τα μοτίβα και τις σχέσεις στα διαθέσιμα δεδομένα, αυτές οι τεχνικές μπορούν να καταλογίσουν τιμές που λείπουν, να εντοπίσουν και να χειριστούν ακραίες τιμές και να εξασφαλίσουν τη συνέπεια των δεδομένων.
Η Μηχανική Μάθηση μπορεί να προβλέψει ή να καθορίσει την ποιότητα των δεδομένων αξιοποιώντας εποπτευόμενους και μη εποπτευόμενους αλγόριθμους μάθησης, οι οποίοι αναλύουν μοτίβα, σχέσεις και χαρακτηριστικά των δεδομένων. Αυτοί οι αλγόριθμοι μπορούν να ταξινομήσουν δεδομένα με βάση προκαθορισμένες ετικέτες ή να προσδιορίσουν εγγενείς δομές στα δεδομένα. Με τη χρήση τεχνικών Μηχανικής Εκμάθησης, μπορεί να αξιολογηθεί η ποιότητα των δεδομένων και να αντιμετωπιστούν πιθανά ζητήματα όπως δεδομένα που λείπουν, ακραίες τιμές και ασυνέπειες.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning