یادگیری ماشینی، زیرشاخه ای از هوش مصنوعی، توانایی پیش بینی یا تعیین کیفیت داده های مورد استفاده را دارد. این امر از طریق تکنیک ها و الگوریتم های مختلف به دست می آید که ماشین ها را قادر می سازد از داده ها یاد بگیرند و پیش بینی ها یا ارزیابی های آگاهانه انجام دهند. در زمینه Google Cloud Machine Learning، این تکنیک ها برای تجزیه و تحلیل و ارزیابی کیفیت داده ها استفاده می شود.
برای درک اینکه چگونه یادگیری ماشینی می تواند کیفیت داده ها را پیش بینی یا تعیین کند، ابتدا باید مفهوم کیفیت داده را درک کرد. کیفیت داده به دقت، کامل بودن، سازگاری و ارتباط داده ها اشاره دارد. داده های با کیفیت بالا برای تولید نتایج قابل اعتماد و دقیق در هر مدل یادگیری ماشینی ضروری است.
الگوریتم های یادگیری ماشینی را می توان برای ارزیابی کیفیت داده ها با تجزیه و تحلیل ویژگی ها، الگوها و روابط آن استفاده کرد. یکی از رویکردهای رایج استفاده از الگوریتم های یادگیری نظارت شده است که در آن کیفیت داده ها بر اساس معیارهای از پیش تعریف شده برچسب گذاری یا طبقه بندی می شود. سپس الگوریتم از این داده های برچسب گذاری شده یاد می گیرد و مدلی می سازد که می تواند کیفیت داده های جدید و دیده نشده را پیش بینی کند.
به عنوان مثال، بیایید مجموعه داده ای را در نظر بگیریم که شامل نظرات مشتریان درباره یک محصول است. هر بررسی بر اساس احساسات بیان شده به عنوان مثبت یا منفی برچسب گذاری می شود. با آموزش یک الگوریتم یادگیری نظارت شده بر روی این دادههای برچسبگذاری شده، مدل یادگیری ماشینی میتواند الگوها و ویژگیهایی را بیاموزد که نظرات مثبت را از نظرات منفی متمایز میکند. سپس می توان از این مدل برای پیش بینی احساسات بررسی های جدید و بدون برچسب استفاده کرد و در نتیجه کیفیت داده ها را ارزیابی کرد.
علاوه بر یادگیری تحت نظارت، الگوریتمهای یادگیری بدون نظارت نیز میتوانند برای تعیین کیفیت دادهها استفاده شوند. الگوریتم های یادگیری بدون نظارت، ساختار و الگوهای ذاتی داده ها را بدون تکیه بر برچسب های از پیش تعریف شده تجزیه و تحلیل می کنند. این الگوریتمها با خوشهبندی نقاط داده مشابه با هم یا شناسایی نقاط پرت، میتوانند بینشی در مورد کیفیت دادهها ارائه دهند.
به عنوان مثال، در یک مجموعه داده حاوی اندازه گیری خواص فیزیکی مختلف میوه ها، یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت می تواند خوشه هایی از میوه های مشابه را بر اساس ویژگی های آنها شناسایی کند. اگر دادهها حاوی موارد پرت یا نمونههایی باشند که در هیچ خوشهای قرار نمیگیرند، ممکن است مشکلات بالقوه کیفیت دادهها را نشان دهد.
علاوه بر این، تکنیکهای یادگیری ماشینی را میتوان برای شناسایی و رسیدگی به دادههای گمشده، موارد دورافتاده و ناسازگاریها، که چالشهای رایج در کیفیت دادهها هستند، استفاده کرد. با تجزیه و تحلیل الگوها و روابط موجود در دادههای موجود، این تکنیکها میتوانند مقادیر گمشده را نسبت داده، موارد پرت را شناسایی و مدیریت کنند و از ثبات دادهها اطمینان حاصل کنند.
یادگیری ماشینی میتواند کیفیت دادهها را با استفاده از الگوریتمهای یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، که الگوها، روابط و ویژگیهای دادهها را تحلیل میکنند، پیشبینی یا تعیین کند. این الگوریتم ها می توانند داده ها را بر اساس برچسب های از پیش تعریف شده طبقه بندی کنند یا ساختارهای ذاتی در داده ها را شناسایی کنند. با استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشین، کیفیت دادهها را میتوان ارزیابی کرد و مسائل بالقوه مانند دادههای از دست رفته، موارد دورافتاده و ناسازگاریها را میتوان برطرف کرد.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید