Kazalo:
Opredelitev - Kaj pomeni neoznačeni podatki?
Neoznačeni podatki so poimenovanje za podatke, ki niso bili označeni z nalepkami, ki bi identificirale značilnosti, lastnosti ali razvrstitve. Neoznačeni podatki se običajno uporabljajo v različnih oblikah strojnega učenja.
Tehopedia razlaga neoznačene podatke
V vrstah strojnega učenja, ki se imenujejo nenadzorovano strojno učenje, program strojnega učenja deluje z vrednotenjem naborov neoznačenih podatkov. Ker podatki nimajo nalepk, mora program strojnega učenja prepoznati vsak kos podatkov o njegovih lastnostih in lastnostih.
Eden najboljših načinov za razlago tega je uporaba metafore sadne sklede. Predpostavimo, da se program strojnega učenja uči prepoznati tri različne vrste sadja - banane, grozdje in jabolka. Če so podatki v začetnem programu usposabljanja označeni, program strojnega učenja deluje s te perspektive - ujema zaporedne slike z eno od teh treh kategorij.
Če pa nobeden od podatkovnih kosov ne bo označen s tremi imeni sadja - bananami, grozdjem in jabolki, bo program strojnega učenja moral delovati tako, da oceni vsako sliko in pogleda lastnosti, kot so barve - rumena, rdeča ali vijolična - oblike - dolge in tanke, okrogle ali gručasto - in druge značilnosti.
Iz tega primera je enostavno razbrati, kako označeni podatki omogočajo veliko lažje možnosti uporabe algoritmov strojnega učenja za rezultate odločanja. Vendar pa lahko izpopolnjeni nenadzorovani programi strojnega učenja, ki se ukvarjajo z neoznačenimi podatki, prinesejo tudi presenetljivo natančne in natančne rezultate.
