Дані без міток: розуміння їх значення та проблем у машинному навчанні

Немарковане означає те, що не має мітки чи назви. У контексті машинного навчання дані без міток — це дані, які не були класифіковані або позначені певною категорією чи класом. Цей тип даних також відомий як «неконтрольовані» дані, оскільки за ними немає жодного нагляду чи вказівок з боку людини-оператора.

Натомість дані з мітками – це дані, які вручну класифіковано або позначено певною категорією чи класом. Цей тип даних використовується для навчання моделей машинного навчання та є важливим для навчання під наглядом.

Приклади немаркованих даних:

1. Зображення без тексту чи написів.
2. Аудіозаписи без розшифровок і тегів.
3. Показання датчика з пристрою без будь-якого контексту чи інтерпретації.
4. Публікації в соціальних мережах без будь-якої категоризації чи тегів.

Працювати з даними без міток може бути складно, оскільки немає чітких вказівок щодо того, як їх аналізувати чи інтерпретувати. Однак нещодавні досягнення в машинному навчанні зробили можливим отримувати ідеї та значення з немаркованих даних за допомогою таких методів, як кластеризація, виявлення аномалій і зменшення розмірності.