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对机器学习数据集的深刻解读

通过使用训练数据集,可以更好地理解给定的问题,训练数据集随后可以通过数据注释和标记进行丰富,以进一步用作人工智能(AI)训练数据。

对机器学习数据集的深刻解读

什么是机器学习?

机器学习的目标是通过使用数据和算法来模仿人类的学习过程。它逐渐提高了预测的准确性。统计方法允许对算法进行训练,以使用机器学习在数据挖掘项目中进行分类或预测——这提供了对数据的关键见解。

理想情况下,数据挖掘可以改进业务和应用程序决策,通过这些见解影响关键增长指标。大数据的持续增长和发展将导致对数据科学家的需求不断增加,这要求他们确定最相关的业务问题以及回答这些问题所需的数据。

机器学习的类型

算法通过应用监督、非监督、半监督和强化学习方法来学习提高其准确性。这四种基本方法是根据算法如何学习来分类的。数据科学家根据他们希望分析的数据选择哪种算法和机器学习类型。

监督学习:这些类型的机器学习算法需要标记的训练数据和变量数据,科学家希望算法评估相关性。这里,算法的输入和输出都是由数据科学家指定的。

无监督学习:它涉及从未标记的数据中学习的算法,其中算法扫描数据集以识别有意义的联系。所有预测或建议都是由算法训练的数据预先确定的。

半监督学习:机器学习有两种方法。在这种方法中,模型主要由数据科学家提供带标签的训练数据,但它可以自由地探索数据并开发自己的见解。

强化学习:作为强化学习的一部分,数据科学家教机器如何完成由明确定义的规则管理的多步过程。在很大程度上,算法自己决定如何完成一项任务,但数据科学家给它编程来完成它,并在它解决如何完成它时给它积极或消极的暗示。

真实世界的机器学习用例

你可能每天都会在以下几个方面遇到机器学习:

语音识别:这项技术也称为自动语音识别(ASR)、计算机语音识别或语音转文本,它使用自然语言处理(NLP)将人类语音转换为书面形式。许多移动设备都在系统中包含语音识别功能,以便用户可以进行语音搜索——就像安卓智能手机中的谷歌助手、苹果设备中的Siri以及亚马逊媒体设备中的Alexa。

客户服务:随着客户服务的增长,在线聊天机器人正在取代人工代理。我们看到网站和社交媒体平台上客户参与度的转变,因为这些公司提供了关于运输或产品交付或交叉销售产品建议等主题的常见问题(FAQ)的答案。例如,Slack和Messenger,以及虚拟代理和语音助手,都是电子商务网站上带有虚拟代理的消息传递机器人的一些例子。

计算机视觉:计算机和系统可以使用这种人工智能技术从图像、视频和其他视觉输入中收集有意义的信息;使用这项技术,他们可以根据这些输入采取行动。它与图像识别任务的区别在于它能够提供建议。计算机视觉在社交媒体上的照片标记、医疗保健中的放射成像和自动驾驶汽车等行业中的应用基于卷积神经网络。

推荐引擎:在线零售商可以利用过去的消费行为数据,在结账时向顾客提供有用的附加推荐。人工智能算法可以帮助我们发现数据趋势,以制定更有效的交叉销售策略。

自动股票交易:在没有人工干预的情况下,人工智能驱动的高频交易平台每天执行数千或数百万笔交易,以优化股票投资组合。

什么是训练数据?

机器学习算法通过处理数据和寻找联系来发展对数据集的理解。为了建立这种联系并在处理过的数据中找到模式,ML系统必须首先学习。在“学习”之后,它可以根据学习到的模式做出决定。ML算法可以解决来自回溯观测的问题——随着时间的推移,将机器暴露于相关数据允许它们进化和改进。训练数据质量直接影响ML模型的性能质量。

Cogito是一家领先的数据标注公司,以高质量的训练数据协助AI和机器学习企业。在其长达十年的数据采购之旅中,该公司在训练数据的准确性和及时性方面建立了信誉,以确保快速完成数据驱动的人工智能模型。

什么是测试数据?

当使用训练数据构建ML模型时,您需要用“看不见的”数据来测试它。该测试数据用于评估模型做出的未来预测或分类。验证集是数据集的另一个分区,在输入测试数据之前对其进行迭代测试;这种测试允许开发人员在输入测试数据之前识别和纠正过度拟合。

正测试和负测试都是使用测试数据进行的,以验证函数对给定的输入产生预期的结果,并确定软件是否能够处理不寻常的、异常的或意外的输入。由于您的测试数据管理策略可以通过将数据注释外包给行业专家来优化,您可以确保质量信息更快地到达测试用例。

训练数据集与测试数据集

ML模型可以通过从训练数据中学习洞察力来学习模式,训练数据大约是要输入到模型中的完整数据集的80%。测试数据代表实际的数据集,因为它们评估模型的性能,监控模型的进度,并使其偏离最佳结果。

训练数据通常占整个数据集的20%,而测试数据确认模型的功能。本质上,训练数据训练模型,测试数据证实其有效性。

使用数据注记和标注丰富数据集

构建和训练ML模型将需要大量的训练数据。数据标注是向训练数据添加标记和标签的过程。为了实现这个目标,ML模型需要适当注释的训练数据,以便处理数据并获得特定信息。

数据注释通过连接所有的点来帮助机器识别数据中的特定模式和趋势。企业必须了解不同的因素如何影响决策过程,以取得商业成功。数据注释服务是加速企业走向未来的关键。

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