Niet-gelabelde gegevens: inzicht in de betekenis en uitdagingen ervan bij machinaal leren

Niet-gelabeld verwijst naar iets waaraan geen label of naam is bevestigd. In de context van machinaal leren zijn niet-gelabelde gegevens gegevens die niet zijn geclassificeerd of getagd met een specifieke categorie of klasse. Dit type gegevens wordt ook wel 'niet-gecontroleerde' gegevens genoemd, omdat er geen toezicht of begeleiding van een menselijke operator op staat. Gelabelde gegevens zijn daarentegen gegevens die handmatig zijn geclassificeerd of getagd met een specifieke categorie of klasse. Dit type gegevens wordt gebruikt om machine learning-modellen te trainen en is essentieel voor leren onder toezicht. Voorbeelden van niet-gelabelde gegevens zijn:

1. Afbeeldingen zonder tekst of labels erop.
2. Audio-opnamen zonder transcripties of tags.
3. Sensormetingen van een apparaat zonder enige context of interpretatie.
4. Berichten op sociale media zonder enige categorisering of tags. Niet-gelabelde gegevens kunnen een uitdaging zijn om mee te werken, omdat er geen duidelijke richtlijnen zijn voor het analyseren of interpreteren ervan. Recente ontwikkelingen op het gebied van machinaal leren hebben het echter mogelijk gemaakt om inzichten en betekenis uit niet-gelabelde gegevens te halen met behulp van technieken als clustering, anomaliedetectie en dimensionaliteitsreductie.