Dane nieoznaczone: zrozumienie ich znaczenia i wyzwań w uczeniu maszynowym

Nieoznakowane odnosi się do czegoś, co nie ma dołączonej etykiety ani nazwy. W kontekście uczenia maszynowego dane nieoznakowane to dane, które nie zostały sklasyfikowane ani oznaczone konkretną kategorią lub klasą. Ten typ danych jest również znany jako dane „nienadzorowane”, ponieważ nie podlegają żadnemu nadzorowi ani wskazówkom ze strony operatora.…
W przeciwieństwie do tego dane oznaczone to dane, które zostały ręcznie sklasyfikowane lub oznaczone określoną kategorią lub klasą. Ten typ danych służy do uczenia modeli uczenia maszynowego i jest niezbędny do uczenia się pod nadzorem.

Przykłady danych nieoznaczonych obejmują:

1. Obrazy bez tekstu i etykiet.
2. Nagrania audio bez żadnych transkrypcji i tagów.
3. Odczyty czujnika z urządzenia bez żadnego kontekstu i interpretacji.
4. Posty w mediach społecznościowych bez żadnej kategoryzacji ani tagów.

Dane nieoznakowane mogą być trudne w obsłudze, ponieważ nie ma jasnych wskazówek, jak je analizować i interpretować. Jednak ostatnie postępy w uczeniu maszynowym umożliwiły wydobywanie spostrzeżeń i znaczeń z nieoznakowanych danych przy użyciu technik takich jak grupowanie, wykrywanie anomalii i redukcja wymiarowości.