Q:
Mengapa penjelasan data penting dalam beberapa projek pembelajaran mesin?
A:Anotasi data adalah penting dalam pembelajaran mesin kerana dalam banyak kes, ia menjadikan kerja program pembelajaran mesin lebih mudah.
Ini berkaitan dengan perbezaan antara pembelajaran mesin yang diselia dan tidak diselia. Dengan pembelajaran mesin yang diawasi, data latihan sudah dilabel sehingga mesin dapat memahami lebih lanjut mengenai hasil yang diinginkan. Sebagai contoh, jika tujuan program ini adalah untuk mengenal pasti kucing dalam imej, sistem itu sudah mempunyai sebilangan besar foto yang ditandakan sebagai kucing atau tidak. Ia kemudian menggunakan contoh-contoh tersebut untuk membezakan data baru untuk membuat hasilnya.
| Muat turun Percuma: Pembelajaran Mesin dan Mengapakah Ia Penting |
Dengan pembelajaran mesin tanpa pengawasan, tiada label, dan oleh itu sistem harus menggunakan atribut dan teknik lain untuk mengenal pasti kucing. Jurutera boleh melatih program ini untuk mengenal pasti ciri-ciri visual kucing seperti kumis atau ekor, tetapi proses itu tidak semestinya sama seperti ia akan berada di dalam pembelajaran mesin yang diawasi di mana label tersebut memainkan peranan yang sangat penting.
Anotasi data adalah proses melekat label kepada set data latihan. Ini boleh digunakan dalam pelbagai cara - di atas kita bercakap mengenai penjelasan data binari - kucing atau bukan kucing - tetapi lain-lain jenis penjelasan data adalah penting juga. Contohnya, dalam bidang perubatan, anotasi data mungkin melibatkan menandakan imej biologi tertentu dengan tag yang mengenal pasti patologi atau penanda penyakit untuk sifat perubatan lain.
Anotasi data mengambil kerja - dan sering dilakukan oleh pasukan orang - tetapi ia merupakan bahagian asas dari apa yang membuat banyak projek pembelajaran mesin berfungsi dengan tepat. Ia menyediakan persediaan awal untuk mengajar program apa yang perlu dipelajari dan bagaimana untuk mendiskriminasi pelbagai input untuk menghasilkan output yang tepat.
