ラベルのないデータ: 機械学習におけるその重要性と課題を理解する

ラベルなしとは、ラベルや名前が付けられていないものを指します。機械学習のコンテキストでは、ラベルなしデータとは、分類されていない、または特定のカテゴリまたはクラスでタグ付けされていないデータです。このタイプのデータは、人間のオペレーターによる監視や指導がないため、「教師なし」データとも呼ばれます。対照的に、ラベル付きデータは、手動で分類または特定のカテゴリまたはクラスでタグ付けされたデータです。このタイプのデータは機械学習モデルのトレーニングに使用され、教師あり学習には不可欠です。ラベルなしデータの例には次のようなものがあります。テキストやラベルのない画像。
2. トランスクリプトやタグのない音声録音。
3。コンテキストや解釈を伴わない、デバイスからのセンサー読み取り値。
4。分類やタグのないソーシャルメディアの投稿。ラベルのないデータを分析または解釈する方法について明確なガイドラインがないため、そのデータを扱うのは難しい場合があります。しかし、最近の機械学習の進歩により、クラスタリング、異常検出、次元削減などの技術を使用して、ラベルのないデータから洞察や意味を抽出できるようになりました。