Mašinsko učenje, potpolje umjetne inteligencije, ima sposobnost predviđanja ili određivanja kvaliteta korištenih podataka. To se postiže različitim tehnikama i algoritmima koji omogućavaju mašinama da uče iz podataka i da prave informirana predviđanja ili procjene. U kontekstu Google Cloud Machine Learning, ove tehnike se primjenjuju za analizu i procjenu kvaliteta podataka.
Da biste razumjeli kako strojno učenje može predvidjeti ili odrediti kvalitet podataka, važno je prvo shvatiti koncept kvaliteta podataka. Kvalitet podataka se odnosi na tačnost, potpunost, konzistentnost i relevantnost podataka. Visokokvalitetni podaci su neophodni za proizvodnju pouzdanih i tačnih rezultata u bilo kom modelu mašinskog učenja.
Algoritmi mašinskog učenja mogu se koristiti za procenu kvaliteta podataka analizom njihovih karakteristika, obrazaca i odnosa. Jedan uobičajeni pristup je korištenje algoritama učenja pod nadzorom, gdje je kvalitet podataka označen ili klasifikovan na osnovu unaprijed definiranih kriterija. Algoritam zatim uči iz ovih označenih podataka i gradi model koji može predvidjeti kvalitet novih, nevidljivih podataka.
Na primjer, razmotrimo skup podataka koji sadrži recenzije kupaca o proizvodu. Svaka recenzija je označena kao pozitivna ili negativna na osnovu izraženog osjećaja. Treningom nadziranog algoritma učenja na ovim označenim podacima, model mašinskog učenja može naučiti obrasce i karakteristike koje razlikuju pozitivne kritike od negativnih. Ovaj model se zatim može koristiti za predviđanje raspoloženja novih, neoznačenih recenzija, čime se procjenjuje kvalitet podataka.
Osim učenja pod nadzorom, algoritmi nenadgledanog učenja također se mogu koristiti za određivanje kvaliteta podataka. Algoritmi učenja bez nadzora analiziraju inherentnu strukturu i obrasce u podacima bez oslanjanja na unaprijed definirane oznake. Grupisanjem sličnih tačaka podataka zajedno ili identifikacijom odstupanja, ovi algoritmi mogu pružiti uvid u kvalitet podataka.
Na primjer, u skupu podataka koji sadrži mjerenja različitih fizičkih svojstava voća, algoritam učenja bez nadzora može identificirati skupove sličnog voća na osnovu njihovih atributa. Ako podaci sadrže izuzetke ili slučajeve koji se ne uklapaju ni u jedan klaster, to može ukazivati na potencijalne probleme s kvalitetom podataka.
Štaviše, tehnike mašinskog učenja mogu se koristiti za otkrivanje i rukovanje podacima koji nedostaju, nedostacima i nedoslednostima, što su uobičajeni izazovi u kvalitetu podataka. Analizom obrazaca i odnosa u dostupnim podacima, ove tehnike mogu imputirati nedostajuće vrijednosti, identificirati i rukovati izvanrednim vrijednostima i osigurati konzistentnost podataka.
Mašinsko učenje može predvidjeti ili odrediti kvalitet podataka korištenjem nadziranih i nenadziranih algoritama učenja, koji analiziraju obrasce, odnose i karakteristike podataka. Ovi algoritmi mogu klasifikovati podatke na osnovu unapred definisanih oznaka ili identifikovati inherentne strukture u podacima. Korištenjem tehnika mašinskog učenja može se procijeniti kvalitet podataka i riješiti potencijalni problemi kao što su podaci koji nedostaju, odstupanja i nedosljednosti.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Više pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
- Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)