Machine Learning, een deelgebied van Kunstmatige Intelligentie, heeft de mogelijkheid om de kwaliteit van de gebruikte data te voorspellen of te bepalen. Dit wordt bereikt door middel van verschillende technieken en algoritmen waarmee machines van de gegevens kunnen leren en weloverwogen voorspellingen of beoordelingen kunnen maken. In de context van Google Cloud Machine Learning worden deze technieken toegepast om de kwaliteit van data te analyseren en evalueren.
Om te begrijpen hoe Machine Learning de kwaliteit van data kan voorspellen of bepalen, is het belangrijk om eerst het concept van datakwaliteit te begrijpen. Gegevenskwaliteit verwijst naar de nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie en relevantie van de gegevens. Gegevens van hoge kwaliteit zijn essentieel voor het produceren van betrouwbare en nauwkeurige resultaten in elk machine learning-model.
Machine Learning-algoritmen kunnen worden gebruikt om de kwaliteit van gegevens te beoordelen door de kenmerken, patronen en relaties ervan te analyseren. Een veel voorkomende aanpak is het gebruik van begeleide leeralgoritmen, waarbij de kwaliteit van de gegevens wordt gelabeld of geclassificeerd op basis van vooraf gedefinieerde criteria. Het algoritme leert vervolgens van deze gelabelde gegevens en bouwt een model dat de kwaliteit van nieuwe, onzichtbare gegevens kan voorspellen.
Laten we bijvoorbeeld een dataset bekijken die klantrecensies van een product bevat. Elke recensie wordt als positief of negatief bestempeld op basis van het uitgedrukte sentiment. Door een begeleid leeralgoritme op deze gelabelde gegevens te trainen, kan het machine learning-model de patronen en kenmerken leren die positieve beoordelingen van negatieve onderscheiden. Dit model kan vervolgens worden gebruikt om het sentiment van nieuwe, ongelabelde recensies te voorspellen, waardoor de kwaliteit van de gegevens wordt beoordeeld.
Naast begeleid leren kunnen ook onbewaakte leeralgoritmen worden ingezet om de kwaliteit van data te bepalen. Ongecontroleerde leeralgoritmen analyseren de inherente structuur en patronen in de gegevens zonder te vertrouwen op vooraf gedefinieerde labels. Door vergelijkbare datapunten te clusteren of uitschieters te identificeren, kunnen deze algoritmen inzicht geven in de kwaliteit van de data.
In een dataset die metingen van verschillende fysieke eigenschappen van fruit bevat, kan een onbewaakt leeralgoritme bijvoorbeeld clusters van vergelijkbare vruchten identificeren op basis van hun eigenschappen. Als de gegevens uitschieters of instanties bevatten die in geen enkel cluster passen, kan dit wijzen op mogelijke problemen met de kwaliteit van de gegevens.
Bovendien kunnen Machine Learning-technieken worden gebruikt om ontbrekende gegevens, uitschieters en inconsistenties op te sporen en te verwerken, wat veelvoorkomende uitdagingen zijn op het gebied van gegevenskwaliteit. Door de patronen en relaties in de beschikbare gegevens te analyseren, kunnen deze technieken ontbrekende waarden toeschrijven, uitschieters identificeren en verwerken, en de consistentie van de gegevens garanderen.
Machine Learning kan de kwaliteit van gegevens voorspellen of bepalen door gebruik te maken van begeleide en onbewaakte leeralgoritmen, die patronen, relaties en kenmerken van de gegevens analyseren. Deze algoritmen kunnen gegevens classificeren op basis van vooraf gedefinieerde labels of inherente structuren in de gegevens identificeren. Door gebruik te maken van Machine Learning-technieken kan de datakwaliteit worden beoordeeld en kunnen potentiële problemen zoals ontbrekende data, uitschieters en inconsistenties worden aangepakt.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning