Немаркирани данни: разбиране на тяхното значение и предизвикателства в машинното обучение

Немаркирано се отнася до нещо, което няма етикет или име, прикрепено към него. В контекста на машинното обучение немаркираните данни са данни, които не са класифицирани или маркирани с конкретна категория или клас. Този тип данни са известни също като „неконтролирани“ данни, тъй като не подлежат на надзор или насоки от човешки оператор.

За разлика от тях, етикетираните данни са данни, които са ръчно класифицирани или маркирани с конкретна категория или клас. Този тип данни се използват за обучение на модели за машинно обучение и са от съществено значение за контролираното обучение.

Примерите за немаркирани данни включват:

1. Изображения без текст или етикети върху тях.
2. Аудиозаписи без преписи или тагове.
3. Сензорни показания от устройство без никакъв контекст или интерпретация.
4. Публикации в социални медии без никаква категоризация или етикети.

Работата с немаркирани данни може да бъде предизвикателство, тъй като няма ясни насоки как да се анализират или интерпретират. Скорошният напредък в машинното обучение обаче направи възможно извличането на прозрения и значение от немаркирани данни с помощта на техники като групиране, откриване на аномалии и намаляване на размерността.