Date neetichetate: înțelegerea semnificației și provocărilor sale în învățarea automată
Neetichetat se referă la ceva care nu are o etichetă sau un nume atașat. În contextul învățării automate, datele neetichetate sunt date care nu au fost clasificate sau etichetate cu o anumită categorie sau clasă. Acest tip de date este cunoscut și sub denumirea de date „nesupravegheate”, deoarece nu au nicio supraveghere sau îndrumare din partea unui operator uman.
În schimb, datele etichetate sunt date care au fost clasificate manual sau etichetate cu o anumită categorie sau clasă. Acest tip de date este folosit pentru a antrena modele de învățare automată și este esențial pentru învățarea supravegheată.
Exemplele de date neetichetate includ:
1. Imagini fără text sau etichete pe ele.
2. Înregistrări audio fără transcrieri sau etichete.
3. Citirile senzorului de pe un dispozitiv fără nici un context sau interpretare.
4. Postări pe rețelele sociale fără nicio clasificare sau etichetă.
Datele neetichetate pot fi dificil de lucrat, deoarece nu există îndrumări clare despre cum să le analizăm sau să le interpretăm. Cu toate acestea, progresele recente în învățarea automată au făcut posibilă extragerea de informații și semnificații din date neetichetate folosind tehnici precum gruparea, detectarea anomaliilor și reducerea dimensionalității.



