P:
Dlaczego adnotacje danych są ważne w niektórych projektach uczenia maszynowego?
ZA:Adnotacja danych jest ważna w uczeniu maszynowym, ponieważ w wielu przypadkach znacznie ułatwia pracę programu uczenia maszynowego.
Ma to związek z różnicą między nadzorowanym a nienadzorowanym uczeniem maszynowym. Dzięki nadzorowanemu uczeniu maszynowemu dane szkolenia są już oznaczone, aby maszyna mogła lepiej zrozumieć pożądane wyniki. Na przykład, jeśli celem programu jest identyfikacja kotów na obrazach, w systemie jest już duża liczba zdjęć oznaczonych jako kot lub nie. Następnie wykorzystuje te przykłady do zestawienia nowych danych w celu uzyskania wyników.
| Bezpłatne pobieranie: Uczenie maszynowe i dlaczego to ma znaczenie |
W przypadku uczenia maszynowego bez nadzoru nie ma żadnych etykiet, dlatego system musi wykorzystywać atrybuty i inne techniki do identyfikacji kotów. Inżynierowie mogą szkolić program rozpoznawania wizualnych cech kotów, takich jak wąsy lub ogony, ale proces ten nie jest tak prosty, jak w przypadku nadzorowanego uczenia maszynowego, w którym etykiety te odgrywają bardzo ważną rolę.
Adnotacja danych to proces umieszczania etykiet w zestawach danych szkoleniowych. Można je stosować na wiele różnych sposobów - powyżej mówiliśmy o adnotacjach danych binarnych - koty czy nie koty - ale ważne są również inne rodzaje adnotacji danych. Na przykład w dziedzinie medycyny adnotacja danych może obejmować oznaczanie określonych obrazów biologicznych za pomocą znaczników identyfikujących patologię lub markery chorobowe dla innych właściwości medycznych.
Adnotacja danych wymaga pracy - i często jest wykonywana przez zespoły ludzi - ale jest to podstawowa część tego, co sprawia, że wiele projektów uczenia maszynowego działa poprawnie. Zapewnia to wstępną konfigurację do nauczenia programu, czego musi się nauczyć i jak odróżnić różne dane wejściowe, aby uzyskać dokładne wyniki.
