Проницательная интерпретация наборов данных машинного обучения

Можно имитировать человеческий интеллект на машинах с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО). Эти симуляции позволяют им выполнять множество задач без особой помощи человека — компаниям нужны точные данные для обучения, если они хотят разрабатывать более эффективные и новые модели AI и ML. Можно лучше понять данную проблему за счет использования обучающих наборов данных, которые впоследствии могут быть обогащены за счет аннотации и маркировки данных для дальнейшего использования в качестве обучающих данных искусственного интеллекта (ИИ).

Что такое машинное обучение?

Цель машинного обучения — имитировать процесс обучения человека с помощью данных и алгоритмов. Он постепенно повышает точность своих прогнозов. Статистические методы позволяют обучать алгоритмы делать классификации или прогнозы в рамках проектов интеллектуального анализа данных с использованием машинного обучения — это обеспечивает ключевое понимание данных.

В идеале интеллектуальный анализ данных улучшает процесс принятия решений в бизнесе и приложениях, воздействуя на ключевые показатели роста с помощью этой информации. Растущий спрос на специалистов по данным будет вызван продолжающимся ростом и развитием больших данных, что требует от них определения наиболее актуальных бизнес-вопросов и данных, которые потребуются для ответа на эти вопросы.

Типы моделей машинного обучения

Алгоритм учится повышать свою точность, применяя подходы к обучению с учителем, без учителя, с полуучителем и с подкреплением. Эти четыре основных подхода классифицируются в зависимости от того, как алгоритм обучается. Специалисты по данным выбирают алгоритм и тип машинного обучения в зависимости от данных, которые они хотят проанализировать.

1. Обучение под наблюдением

Эти типы алгоритмов машинного обучения требуют помеченных обучающих данных и переменных, которым специалисты по данным хотят, чтобы алгоритм оценивал корреляции. Здесь вход и выход алгоритма определяются учеными данных.

2. Неконтролируемое обучение

Он включает в себя алгоритмы, которые учатся на немаркированных данных, где алгоритм сканирует наборы данных для выявления значимых связей. Все прогнозы или рекомендации предопределены данными, на которых обучаются алгоритмы.

3. Полуконтролируемое обучение

В этом подходе есть два подхода к машинному обучению: модель в основном подается помеченными обучающими данными специалистом по данным, но она может самостоятельно исследовать данные и разрабатывать свои собственные идеи о них.

4. Обучение с подкреплением

В рамках обучения с подкреплением специалисты по данным учат машину, как выполнять многоэтапный процесс, регулируемый четко определенными правилами. По большей части алгоритм сам решает, как выполнить задачу, но специалисты по обработке и анализу данных программируют его на выполнение и дают ему положительные или отрицательные сигналы, когда он решает, как его выполнить.

Реальные примеры использования машинного обучения

Вы можете ежедневно сталкиваться с машинным обучением следующими способами:

1.Распознавание речи

Альтернативно называемая автоматическим распознаванием речи (ASR), компьютерным распознаванием речи или преобразованием речи в текст, эта технология преобразует человеческую речь в письменную форму с использованием обработки естественного языка (NLP). Ряд мобильных устройств включают в свои системы распознавание речи, чтобы пользователи могли выполнять голосовой поиск — например, Google Assistant на смартфонах Android, Siri на устройствах Apple и Amazon Alexa на мультимедийных устройствах.

2. Служба поддержки клиентов

Люди-агенты заменяются онлайн-чатботами по мере роста обслуживания клиентов. Мы наблюдаем изменение взаимодействия с клиентами на веб-сайтах и платформах социальных сетей, поскольку эти компании предоставляют ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ) по таким темам, как доставка или доставка продукта, или рекомендации по продуктам для перекрестных продаж. Например, Slack и Messenger, а также виртуальные агенты и голосовые помощники являются примерами ботов для обмена сообщениями на сайтах электронной коммерции с виртуальными агентами.

3. Компьютерное зрение

Компьютеры и системы могут использовать эту технологию искусственного интеллекта для сбора значимой информации из изображений, видео и других визуальных входных данных; Используя эту технологию, они могут предпринимать действия на основе этих входных данных. Его отличает от задач распознавания изображений способность давать рекомендации. Применение компьютерного зрения в индустрии маркировки фотографий в социальных сетях, радиологических изображений в здравоохранении и беспилотных автомобилях основано на сверточных нейронных сетях.

4. Системы рекомендаций

Интернет-магазины могут давать покупателям полезные дополнительные рекомендации во время оформления заказа, используя данные о прошлом потреблении. Алгоритмы ИИ могут помочь нам обнаружить тенденции данных для разработки более эффективных стратегий перекрестных продаж.

5. Автоматическая торговля акциями

Платформы для высокочастотной торговли, управляемые искусственным интеллектом, без вмешательства человека ежедневно совершают тысячи или миллионы сделок, чтобы оптимизировать портфели акций.

Что такое обучающие данные?

Алгоритмы машинного обучения развивают понимание наборов данных, обрабатывая данные и находя связи. Чтобы установить эту связь и найти закономерности в обработанных данных, система машинного обучения должна сначала обучиться. После «обучения» он может принимать решения на основе изученных шаблонов. Алгоритмы машинного обучения могут решать проблемы на основе ретроспективных наблюдений — предоставление машинам соответствующих данных с течением времени позволяет им развиваться и совершенствоваться. Качество обучающих данных напрямую влияет на качество работы модели ML.

Cogito — ведущая компания по аннотации данных, помогающая предприятиям, занимающимся искусственным интеллектом и машинным обучением, предоставлять высококачественные обучающие данные. За десятилетний опыт работы в качестве поставщика данных компания заслужила доверие за точность и своевременность предоставления данных для обучения, чтобы обеспечить быстрое выполнение моделей ИИ на основе данных.

Что такое тестовые данные?

Когда модель машинного обучения создается с использованием обучающих данных, вам необходимо протестировать ее на «невидимых» данных. Эти данные тестирования используются для оценки будущих прогнозов или классификаций, которые делает модель. Проверочный набор — это еще один раздел набора данных, который итеративно проверяется перед вводом тестовых данных; это тестирование позволяет разработчикам выявлять и исправлять переоснащение до ввода тестовых данных.

Как положительные, так и отрицательные тесты выполняются с использованием тестовых данных для проверки того, что функции дают ожидаемые результаты для заданных входных данных, и для определения того, способно ли программное обеспечение обрабатывать необычные, исключительные или неожиданные входные данные. Поскольку вашу стратегию управления тестовыми данными можно оптимизировать, передав аннотацию данных отраслевому эксперту, вы можете обеспечить более быстрое получение качественной информации для тестовых сценариев.

Набор обучающих данных против набора тестовых данных

Модель машинного обучения может изучать шаблоны, изучая информацию из обучающих данных, что составляет примерно 80% полного набора данных, которые необходимо передать в модель. Данные тестирования представляют собой фактический набор данных, поскольку они оценивают производительность модели, отслеживают ее прогресс и искажают ее для получения оптимальных результатов.

Данные для обучения обычно составляют 20% всего набора данных, а данные тестирования подтверждают функциональность модели. По сути, данные обучения обучают модель, а данные тестирования подтверждают ее эффективность.

Обогащение наборов данных с помощью аннотации и маркировки данных

Для построения и обучения модели машинного обучения потребуются большие объемы обучающих данных. Аннотирование данных — это процесс добавления тегов и меток к обучающим данным. Для достижения этой цели модели ML требуют правильно аннотированных обучающих данных для обработки данных и получения конкретной информации.

Аннотации данных помогают машинам выявлять определенные закономерности и тенденции в данных, соединяя все точки. Предприятия должны понимать, как различные факторы влияют на процесс принятия решений, чтобы добиться успеха в бизнесе. Службы аннотирования данных являются ключом к ускорению развития бизнеса в будущем.

Cogito может помочь с сервисами аннотирования данных

С помощью Live Enterprise организации могут автоматически принимать интуитивно понятные решения в масштабе, получать полезную информацию из решений, работающих в режиме реального времени, работать в любое время и в любом месте и получать глубокую видимость данных по функциям, чтобы повысить свою продуктивность с помощью инноваций в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Cogito предлагает услуги аннотирования обучающих данных для машинного обучения и искусственного интеллекта. Гибкая система в Cogito сочетает в себе аннотирование данных с помощью человека и автоматизированные инструменты аннотирования и маркировки для обработки неструктурированных данных. Первоначально опубликовано на — Cogito