Q:
Почему аннотация данных важна в некоторых проектах машинного обучения?
A:Аннотации данных важны в машинном обучении, потому что во многих случаях они значительно облегчают работу программы машинного обучения.
Это связано с различием между контролируемым и неконтролируемым машинным обучением. При контролируемом машинном обучении данные обучения уже помечены, чтобы машина могла лучше понять желаемые результаты. Например, если целью программы является идентификация кошек на изображениях, в системе уже есть большое количество фотографий, помеченных как кошки или нет. Затем он использует эти примеры для сопоставления новых данных и получения результатов.
| Скачать бесплатно: машинное обучение и почему это важно |
При неконтролируемом машинном обучении нет меток, и поэтому система должна использовать атрибуты и другие методы для идентификации кошек. Инженеры могут обучать программу распознаванию визуальных особенностей кошек, таких как усы или хвосты, но вряд ли этот процесс будет таким простым, как в контролируемом машинном обучении, где эти ярлыки играют очень важную роль.
Аннотирование данных - это процесс прикрепления меток к наборам обучающих данных. Они могут применяться различными способами - выше мы говорили об аннотации двоичных данных - кошки или не кошки - но важны и другие виды аннотации данных. Например, в медицинской области аннотация данных может включать пометку конкретных биологических изображений с помощью меток, идентифицирующих патологию или маркеры заболевания для других медицинских свойств.
Аннотирование данных требует работы - и часто выполняется командами людей - но это фундаментальная часть того, что заставляет многие проекты машинного обучения функционировать точно. Это обеспечивает первоначальную настройку для обучения программы тому, что ей необходимо изучить и как различить различные входные данные, чтобы получить точные результаты.
