K:
Miksi datan merkinnät ovat tärkeitä joissain koneoppimisprojekteissa?
V:Tietojen merkinnät ovat tärkeitä koneoppimisessa, koska monissa tapauksissa se helpottaa koneoppimisohjelman työtä.
Tämä liittyy eroun ohjatun ja valvomattoman koneoppimisen välillä. Ohjatulla koneoppimisella harjoitustiedot on jo merkitty, jotta kone ymmärtää paremmin halutut tulokset. Esimerkiksi, jos ohjelman tarkoituksena on tunnistaa kissoja kuvissa, järjestelmässä on jo suuri määrä valokuvia, jotka on merkitty kissana tai ei. Sitten se käyttää näitä esimerkkejä vastakkain uusiin tietoihin tulosten tuottamiseksi.
| Ilmainen lataus: Koneoppiminen ja miksi sillä on merkitystä |
Valvomattomassa koneoppimisessa ei ole merkintöjä, joten järjestelmän on käytettävä ominaisuuksia ja muita tekniikoita kissojen tunnistamiseen. Insinöörit voivat kouluttaa ohjelman tunnistamaan kissojen visuaaliset piirteet kuten viikset tai hännät, mutta prosessi ei ole tuskin koskaan niin yksinkertaista kuin se olisi valvotussa koneoppimisessa, jossa kyseisillä merkinnöillä on erittäin tärkeä rooli.
Tietojen merkitseminen on prosessi, jolla kiinnitetään etikettejä harjoitustietosarjoihin. Niitä voidaan soveltaa monin eri tavoin - edellä puhuimme binaarisen tiedon merkinnästä - kissat vai eivät kissat - mutta myös muunlaiset tiedon merkinnät ovat tärkeitä. Esimerkiksi lääketieteen alalla tietojen merkitseminen voi sisältää tiettyjen biologisten kuvien merkitsemisen merkinnöillä, jotka identifioivat patologian tai tautimarkkereita muille lääketieteellisille ominaisuuksille.
Tietojen merkitseminen vie työtä - ja sen tekevät usein ihmisryhmät -, mutta se on olennainen osa sitä, mikä saa monet koneoppimisprojektit toimimaan oikein. Se tarjoaa alustavan asennuksen ohjelman opettamiselle, mitä se tarvitsee oppia ja kuinka syrjitä eri panoksia, jotta saadaan aikaan tarkkoja tuloksia.
