Ang Machine Learning, isang subfield ng Artificial Intelligence, ay may kakayahang hulaan o matukoy ang kalidad ng data na ginamit. Ito ay nakakamit sa pamamagitan ng iba't ibang mga diskarte at algorithm na nagbibigay-daan sa mga makina na matuto mula sa data at gumawa ng matalinong mga hula o pagtatasa. Sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, inilalapat ang mga diskarteng ito upang suriin at suriin ang kalidad ng data.
Upang maunawaan kung paano mahulaan o matukoy ng Machine Learning ang kalidad ng data, mahalagang maunawaan muna ang konsepto ng kalidad ng data. Ang kalidad ng data ay tumutukoy sa katumpakan, pagkakumpleto, pagkakapare-pareho, at kaugnayan ng data. Ang mataas na kalidad na data ay mahalaga para sa paggawa ng maaasahan at tumpak na mga resulta sa anumang modelo ng machine learning.
Maaaring gamitin ang mga algorithm ng Machine Learning upang masuri ang kalidad ng data sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga katangian, pattern, at relasyon nito. Ang isang karaniwang diskarte ay ang paggamit ng mga sinusubaybayang algorithm sa pag-aaral, kung saan ang kalidad ng data ay may label o inuri batay sa paunang natukoy na pamantayan. Pagkatapos ay natututo ang algorithm mula sa may label na data na ito at bumuo ng isang modelo na maaaring mahulaan ang kalidad ng bago, hindi nakikitang data.
Halimbawa, isaalang-alang natin ang isang dataset na naglalaman ng mga review ng customer sa isang produkto. Ang bawat pagsusuri ay may label na alinman sa positibo o negatibo batay sa damdaming ipinahayag. Sa pamamagitan ng pagsasanay ng isang pinangangasiwaang algorithm ng pag-aaral sa may label na data na ito, matututunan ng machine learning model ang mga pattern at feature na nakikilala ang mga positibong review mula sa mga negatibo. Ang modelong ito ay maaaring gamitin upang hulaan ang damdamin ng mga bago, walang label na mga review, sa gayon ay tinatasa ang kalidad ng data.
Bilang karagdagan sa pinangangasiwaang pag-aaral, maaari ding gumamit ng mga unsupervised learning algorithm upang matukoy ang kalidad ng data. Sinusuri ng mga unsupervised learning algorithm ang likas na istraktura at pattern sa data nang hindi umaasa sa mga paunang natukoy na label. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng magkakatulad na mga punto ng data o pagtukoy ng mga outlier, makakapagbigay ang mga algorithm na ito ng mga insight sa kalidad ng data.
Halimbawa, sa isang dataset na naglalaman ng mga sukat ng iba't ibang pisikal na katangian ng mga prutas, ang isang hindi sinusubaybayang algorithm sa pag-aaral ay maaaring tumukoy ng mga kumpol ng mga katulad na prutas batay sa kanilang mga katangian. Kung naglalaman ang data ng mga outlier o instance na hindi umaangkop sa anumang cluster, maaari itong magpahiwatig ng mga potensyal na isyu sa kalidad ng data.
Bukod dito, magagamit ang mga diskarte sa Machine Learning upang makita at mahawakan ang nawawalang data, mga outlier, at hindi pagkakapare-pareho, na karaniwang mga hamon sa kalidad ng data. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga pattern at ugnayan sa magagamit na data, ang mga diskarteng ito ay maaaring maglagay ng mga nawawalang halaga, matukoy at mahawakan ang mga outlier, at matiyak ang pagkakapare-pareho ng data.
Maaaring hulaan o tukuyin ng Machine Learning ang kalidad ng data sa pamamagitan ng paggamit ng mga algorithm sa pag-aaral na pinangangasiwaan at hindi sinusubaybayan, na sinusuri ang mga pattern, relasyon, at katangian ng data. Ang mga algorithm na ito ay maaaring mag-uri-uriin ang data batay sa mga paunang natukoy na label o tumukoy ng mga likas na istruktura sa data. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga diskarte sa Machine Learning, maaaring masuri ang kalidad ng data, at maaaring matugunan ang mga potensyal na isyu gaya ng nawawalang data, outlier, at hindi pagkakapare-pareho.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning