Neoznačená data: Pochopení jejich významu a výzev ve strojovém učení

Neoznačené označuje něco, co není opatřeno štítkem nebo názvem. V kontextu strojového učení jsou neoznačená data data, která nebyla klasifikována nebo označena konkrétní kategorií nebo třídou. Tento typ dat je také známý jako „bez dozoru“ data, protože nepodléhají žádnému dohledu nebo vedení ze strany lidského operátora. Tento typ dat se používá k trénování modelů strojového učení a je nezbytný pro učení pod dohledem.

Příklady neoznačených dat zahrnují:

1. Obrázky bez textu nebo štítků.
2. Zvukové nahrávky bez jakýchkoli přepisů nebo značek.
3. Hodnoty senzorů ze zařízení bez jakéhokoli kontextu nebo interpretace.
4. Příspěvky na sociálních sítích bez jakékoli kategorizace nebo štítků.…… Práce s neoznačenými daty může být náročná, protože neexistuje jasný návod, jak je analyzovat nebo interpretovat. Nedávné pokroky ve strojovém učení však umožnily získat poznatky a význam z neoznačených dat pomocí technik, jako je shlukování, detekce anomálií a redukce rozměrů.