V:
Zakaj je zapisovanje podatkov pomembno pri nekaterih projektih strojnega učenja?
A:Zapisovanje podatkov je pomembno pri strojnem učenju, saj v mnogih primerih precej olajša delo programa strojnega učenja.
To je povezano z razliko med nadzorovanim in nenadzorovanim strojnim učenjem. Pri nadzorovanem strojnem učenju so podatki o usposabljanju že označeni, tako da lahko stroj razume več o želenih rezultatih. Če je na primer program namenjen prepoznavanju mačk na slikah, ima sistem že veliko število fotografij, označenih kot mačke ali ne. Nato uporabi te primere za primerjanje novih podatkov za svoje rezultate.
| Prosti prenos: Strojno učenje in zakaj je pomembno |
Pri nenadzorovanem strojnem učenju ni oznak, zato mora sistem uporabljati atribute in druge tehnike za prepoznavanje mačk. Inženirji lahko program usposobijo za prepoznavanje vizualnih lastnosti mačk, kot so viski ali repi, vendar postopek skoraj nikoli ni tako preprost, kot bi bil pri nadzorovanem strojnem učenju, kjer imajo te oznake zelo pomembno vlogo.
Zapisovanje podatkov je postopek pritrditve nalepk na nabore podatkov o vadbi. To je mogoče uporabiti na več različnih načinov - zgoraj smo govorili o zapisu binarnih podatkov - mačke ali ne mačke -, vendar so pomembne tudi druge vrste zapisov podatkov. Na primer, na medicinskem področju lahko označevanje podatkov vključuje označevanje posebnih bioloških slik z oznakami, ki identificirajo patologijo ali označevalce bolezni za druge zdravstvene lastnosti.
Zapisovanje podatkov zahteva delo - in ga pogosto izvajajo skupine ljudi - vendar je to temeljni del tistega, kar omogoča veliko projektov strojnega učenja. To določa, da je začetna nastavitev za poučevanje programa, česa se mora naučiti, in kako razlikovati od različnih vložkov, da bi dosegli natančne rezultate.
