S:
Bazı makine öğrenimi projelerinde veri açıklamaları neden önemlidir?
A:Veri açıklaması, makine öğreniminde önemlidir, çünkü çoğu durumda makine öğrenme programının çalışmasını çok daha kolay hale getirir.
Bu, denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi arasındaki farkla ilgilidir. Denetimli makine öğrenimi ile, eğitim verileri zaten etiketlenmiştir, böylece makine istenen sonuçları daha iyi anlayabilir. Örneğin, programın amacı görüntülerdeki kedileri tanımlamaksa, sistemde zaten kedi olarak etiketlenmiş veya etiketlenmemiş çok sayıda fotoğraf vardır. Daha sonra bu örnekleri, sonuçlarını yapmak için yeni verileri karşılaştırmak için kullanır.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Denetimsiz makine öğrenimi ile etiket yoktur ve bu nedenle sistem kedileri tanımlamak için nitelikleri ve diğer teknikleri kullanmak zorundadır. Mühendisler programı bıyık veya kuyruk gibi kedilerin görsel özelliklerini tanıma konusunda eğitebilirler, ancak süreç, bu etiketlerin çok önemli bir rol oynadığı denetimli makine öğreniminde olduğu kadar kolay değildir.
Veri notu, eğitim veri setlerine etiket ekleme işlemidir. Bunlar birçok farklı şekilde uygulanabilir - yukarıda ikili veri açıklamalarından bahsettik - kediler veya kediler değil - ancak diğer tür veri açıklamaları da önemlidir. Örneğin, tıp alanında, veri notlaması, belirli biyolojik görüntülerin diğer tıbbi özellikler için patolojiyi veya hastalık belirteçlerini tanımlayan etiketlerle etiketlenmesini içerebilir.
Veri açıklaması işe yarar - ve genellikle insan ekipleri tarafından yapılır - ancak birçok makine öğrenimi projesinin doğru bir şekilde çalışmasını sağlayan şeyin temel bir parçasıdır. Bir programın doğru bir çıktı elde etmek için ne öğrenmesi gerektiğini ve çeşitli girdilere karşı nasıl ayrımcılık yapılacağını öğretmek için başlangıç kurulumunu sağlar.
