Q:
Чому анотація даних важлива в деяких проектах машинного навчання?
A:Анотація даних важлива в машинному навчанні, оскільки в багатьох випадках це значно спрощує роботу програми машинного навчання.
Це пов'язано з різницею між контрольованим та непідконтрольним машинним навчанням. При контрольованому машинному навчанні дані про навчання вже позначені міткою, щоб машина змогла зрозуміти більше про бажані результати. Наприклад, якщо метою програми є виявлення котів на зображеннях, у системі вже є велика кількість фотографій, позначених як кішка чи ні. Потім вони використовують ці приклади для порівняння нових даних для отримання своїх результатів.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
При непідконтрольному машинному навчанні немає міток, і тому системі доводиться використовувати атрибути та інші методи для ідентифікації котів. Інженери можуть навчити програму розпізнавати візуальні особливості котів, як вусати або хвости, але цей процес навряд чи є настільки простим, як це було б під наглядом машинного навчання, де ці мітки відіграють дуже важливу роль.
Анотація даних - це процес прикріплення міток до наборів даних про навчання. Їх можна застосовувати різними способами - вище ми говорили про анотацію бінарних даних - коти чи не коти - але важливі також й інші види анотації даних. Наприклад, у медичній галузі анотація даних може містити позначення конкретних біологічних зображень тегами, що ідентифікують патологію або маркери захворювання за іншими медичними властивостями.
Анотація даних вимагає роботи - і це часто робиться командами людей - але це основна частина того, що робить багато проектів машинного навчання чітко функціонують. Він передбачає, що початкова установка для навчання програми тому, чого вона повинна навчитися, і як дискримінувати різні матеріали, щоб придумати точні результати.
