对机器学习数据集的深刻解释-机器学习算法

可以使用人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 在机器中模拟人类智能。这些模拟使他们能够在没有太多人工帮助的情况下完成各种任务。如果公司要开发更高效、更新的 AI 和 ML 模型，就需要精确的训练数据。通过使用训练数据集，可以更好地了解给定的问题，这些训练数据集随后可以通过数据注释和标记进行丰富，以便进一步用作人工智能 （AI） 训练数据。

什么是机器学习？

机器学习的目标是通过使用数据和算法来模仿人类的学习过程。它逐渐提高了预测的准确性。统计方法允许训练算法，以使用机器学习在数据挖掘项目中进行分类或预测 – 这提供了对数据的关键见解。

理想情况下，数据挖掘可以改善业务和应用程序决策，通过这些见解影响关键增长指标。大数据的持续增长和发展将导致对数据科学家的需求增加，这要求他们确定最相关的业务问题以及回答问题所需的数据。

机器学习的类型

算法通过应用有监督、无监督、半监督和强化学习方法来学习提高其准确性。这四种基本方法根据算法的学习方式进行分类。数据科学家根据他们想要分析的数据选择哪种算法和机器学习类型。

监督学习

：这些类型的机器学习算法需要标记的训练数据和变量，数据科学家希望算法评估相关性。在这里，算法的输入和输出都由数据科学家指定。

无监督学习：

它涉及从未标记的数据中学习的算法，其中算法扫描数据集以识别有意义的连接。所有预测或建议都由算法训练的数据预先确定。

半监督学习：

机器学习有两种方法。在这种方法中，模型主要由数据科学家提供标记的训练数据，但它可以自由地自行探索数据并开发自己的见解。

强化学习：作为强化学习的一部分，数据科学家教机器如何完成由明确定义的规则控制的多步骤过程。在大多数情况下，算法决定如何自己完成一项任务，但数据科学家对它进行编程以完成它，并在它如何完成它时给它积极或消极的提示。

真实世界的机器学习用例

您可能每天都会通过以下方式遇到机器学习：

语音识别： 该技术也称为自动语音识别 （ASR）、计算机语音识别或语音转文本，使用自然语言处理 （NLP） 将人类语音转换为书面形式。许多移动设备在其系统中包括语音识别，以便用户可以进行语音搜索 – 例如Android智能手机中的Google Assistant，Apple设备中的Siri以及媒体设备中的AmazonAlexa。顾客服务： 随着客户服务的增长，人工代理正在被在线聊天机器人所取代。我们看到网站和社交媒体平台的客户参与度发生了转变，因为这些公司围绕运输或产品交付或交叉销售产品推荐等主题提供常见问题 （FAQ） 的解答。例如，Slack和Messenger，以及虚拟代理和语音助手，是电子商务网站上具有虚拟代理的消息机器人的一些例子。计算机视觉： 计算机和系统可以使用这种人工智能技术从图像、视频和其他视觉输入中收集有意义的信息;使用这项技术，他们可以根据这些输入采取行动。它与图像识别任务的区别在于它能够提供建议。计算机视觉在社交媒体上的照片标记、医疗保健中的放射成像和自动驾驶汽车行业的应用基于卷积神经网络。推荐引擎： 在线零售商可以在结账时使用有关过去消费行为的数据向客户提供有用的附加建议。人工智能算法可以帮助我们发现数据趋势，以制定更有效的交叉销售策略。自动股票交易： 在没有人工干预的情况下，人工智能驱动的高频交易平台每天执行数千或数百万笔交易，以优化股票投资组合。

什么是训练数据？

机器学习算法通过处理数据和查找连接来发展对数据集的理解。为了建立这种联系并在处理后的数据中找到模式，ML 系统必须首先学习。在“学习”之后，它可以根据学习的模式做出决策。ML 算法可以解决逆向观察中的问题——随着时间的推移，将机器暴露在相关数据中可以使它们不断发展和改进。训练数据质量直接影响 ML 模型的性能质量。

Cogito是一家领先的数据注释公司，协助AI和机器学习企业提供高质量的训练数据。在长达十年的数据采购过程中，该公司在培训数据的准确性和及时交付方面建立了信誉，以确保快速完成数据驱动的人工智能模型。

什么是测试数据？

使用训练数据构建 ML 模型时，您需要使用“看不见的”数据对其进行测试。此测试数据用于评估模型所做的未来预测或分类。验证集是数据集的另一个分区，在输入测试数据之前进行迭代测试;此测试允许开发人员在输入测试数据之前识别和纠正过度拟合。

使用测试数据执行正负测试，以验证功能对给定输入产生预期结果，并确定软件是否能够处理异常、异常或意外输入。由于测试数据管理策略可以通过将数据注释外包给行业专家来进行优化，因此您可以确保质量信息能够更快地到达测试用例。

训练数据集与测试数据集

ML 模型可以通过从训练数据中学习见解来学习模式，训练数据大约是要输入模型的完整数据集的 80%。测试数据表示实际数据集，因为它们评估模型的性能、监视其进度并使其倾斜以获得最 佳结果。

训练数据通常占整个数据集的 20%，而测试数据确认模型的功能。本质上，训练数据训练模型，测试数据确认其有效性。

使用数据注释和标注丰富数据集

构建和训练 ML 模型将需要大量训练数据。数据标注是向训练数据添加标签的过程。为了实现这一目标，ML 模型需要正确注释的训练数据，以便处理数据并获得特定信息。

数据注释通过连接所有点来帮助机器识别数据中的特定模式和趋势。企业必须了解不同的因素如何影响决策过程，以实现业务成功。数据注释服务是加速企业走向未来的关键。