通過(guò)使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以更好地理解給定的問(wèn)題，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集隨后可以通過(guò)數(shù)據(jù)注釋和標(biāo)記進(jìn)行豐富，以進(jìn)一步用作人工智能(AI)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?

機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過(guò)使用數(shù)據(jù)和算法來(lái)模仿人類(lèi)的學(xué)習(xí)過(guò)程。它逐漸提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。統(tǒng)計(jì)方法允許對(duì)算法進(jìn)行訓(xùn)練，以使用機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目中進(jìn)行分類(lèi)或預(yù)測(cè)——這提供了對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵見(jiàn)解。

理想情況下，數(shù)據(jù)挖掘可以改進(jìn)業(yè)務(wù)和應(yīng)用程序決策，通過(guò)這些見(jiàn)解影響關(guān)鍵增長(zhǎng)指標(biāo)。大數(shù)據(jù)的持續(xù)增長(zhǎng)和發(fā)展將導(dǎo)致對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求不斷增加，這要求他們確定最相關(guān)的業(yè)務(wù)問(wèn)題以及回答這些問(wèn)題所需的數(shù)據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)型

算法通過(guò)應(yīng)用監(jiān)督、非監(jiān)督、半監(jiān)督和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法來(lái)學(xué)習(xí)提高其準(zhǔn)確性。這四種基本方法是根據(jù)算法如何學(xué)習(xí)來(lái)分類(lèi)的。數(shù)據(jù)科學(xué)家根據(jù)他們希望分析的數(shù)據(jù)選擇哪種算法和機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)型。

監(jiān)督學(xué)習(xí):這些類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和變量數(shù)據(jù)，科學(xué)家希望算法評(píng)估相關(guān)性。這里，算法的輸入和輸出都是由數(shù)據(jù)科學(xué)家指定的。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí):它涉及從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法，其中算法掃描數(shù)據(jù)集以識(shí)別有意義的聯(lián)系。所有預(yù)測(cè)或建議都是由算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)預(yù)先確定的。

半監(jiān)督學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)有兩種方法。在這種方法中，模型主要由數(shù)據(jù)科學(xué)家提供帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但它可以自由地探索數(shù)據(jù)并開(kāi)發(fā)自己的見(jiàn)解。

強(qiáng)化學(xué)習(xí):作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一部分，數(shù)據(jù)科學(xué)家教機(jī)器如何完成由明確定義的規(guī)則管理的多步過(guò)程。在很大程度上，算法自己決定如何完成一項(xiàng)任務(wù)，但數(shù)據(jù)科學(xué)家給它編程來(lái)完成它，并在它解決如何完成它時(shí)給它積極或消極的暗示。

真實(shí)世界的機(jī)器學(xué)習(xí)用例

你可能每天都會(huì)在以下幾個(gè)方面遇到機(jī)器學(xué)習(xí):

語(yǔ)音識(shí)別:這項(xiàng)技術(shù)也稱(chēng)為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)、計(jì)算機(jī)語(yǔ)音識(shí)別或語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本，它使用自然語(yǔ)言處理(NLP)將人類(lèi)語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為書(shū)面形式。許多移動(dòng)設(shè)備都在系統(tǒng)中包含語(yǔ)音識(shí)別功能，以便用戶(hù)可以進(jìn)行語(yǔ)音搜索——就像安卓智能手機(jī)中的谷歌助手、蘋(píng)果設(shè)備中的Siri以及亞馬遜媒體設(shè)備中的Alexa。

客戶(hù)服務(wù):隨著客戶(hù)服務(wù)的增長(zhǎng)，在線聊天機(jī)器人正在取代人工代理。我們看到網(wǎng)站和社交媒體平臺(tái)上客戶(hù)參與度的轉(zhuǎn)變，因?yàn)檫@些公司提供了關(guān)于運(yùn)輸或產(chǎn)品交付或交叉銷(xiāo)售產(chǎn)品建議等主題的常見(jiàn)問(wèn)題(FAQ)的答案。例如，Slack和Messenger，以及虛擬代理和語(yǔ)音助手，都是電子商務(wù)網(wǎng)站上帶有虛擬代理的消息傳遞機(jī)器人的一些例子。

計(jì)算機(jī)視覺(jué):計(jì)算機(jī)和系統(tǒng)可以使用這種人工智能技術(shù)從圖像、視頻和其他視覺(jué)輸入中收集有意義的信息;使用這項(xiàng)技術(shù)，他們可以根據(jù)這些輸入采取行動(dòng)。它與圖像識(shí)別任務(wù)的區(qū)別在于它能夠提供建議。計(jì)算機(jī)視覺(jué)在社交媒體上的照片標(biāo)記、醫(yī)療保健中的放射成像和自動(dòng)駕駛汽車(chē)等行業(yè)中的應(yīng)用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

推薦引擎:在線零售商可以利用過(guò)去的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，在結(jié)賬時(shí)向顧客提供有用的附加推薦。人工智能算法可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)趨勢(shì)，以制定更有效的交叉銷(xiāo)售策略。

自動(dòng)股票交易:在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下，人工智能驅(qū)動(dòng)的高頻交易平臺(tái)每天執(zhí)行數(shù)千或數(shù)百萬(wàn)筆交易，以?xún)?yōu)化股票投資組合。

什么是訓(xùn)練數(shù)據(jù)?

機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)處理數(shù)據(jù)和尋找聯(lián)系來(lái)發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)集的理解。為了建立這種聯(lián)系并在處理過(guò)的數(shù)據(jù)中找到模式，ML系統(tǒng)必須首先學(xué)習(xí)。在“學(xué)習(xí)”之后，它可以根據(jù)學(xué)習(xí)到的模式做出決定。ML算法可以解決來(lái)自回溯觀測(cè)的問(wèn)題——隨著時(shí)間的推移，將機(jī)器暴露于相關(guān)數(shù)據(jù)允許它們進(jìn)化和改進(jìn)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響ML模型的性能質(zhì)量。

Cogito是一家領(lǐng)先的數(shù)據(jù)標(biāo)注公司，以高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)協(xié)助AI和機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)。在其長(zhǎng)達(dá)十年的數(shù)據(jù)采購(gòu)之旅中，該公司在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性方面建立了信譽(yù)，以確保快速完成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能模型。

什么是測(cè)試數(shù)據(jù)?

當(dāng)使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建ML模型時(shí)，您需要用“看不見(jiàn)的”數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試它。該測(cè)試數(shù)據(jù)用于評(píng)估模型做出的未來(lái)預(yù)測(cè)或分類(lèi)。驗(yàn)證集是數(shù)據(jù)集的另一個(gè)分區(qū)，在輸入測(cè)試數(shù)據(jù)之前對(duì)其進(jìn)行迭代測(cè)試;這種測(cè)試允許開(kāi)發(fā)人員在輸入測(cè)試數(shù)據(jù)之前識(shí)別和糾正過(guò)度擬合。

正測(cè)試和負(fù)測(cè)試都是使用測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行的，以驗(yàn)證函數(shù)對(duì)給定的輸入產(chǎn)生預(yù)期的結(jié)果，并確定軟件是否能夠處理不尋常的、異常的或意外的輸入。由于您的測(cè)試數(shù)據(jù)管理策略可以通過(guò)將數(shù)據(jù)注釋外包給行業(yè)專(zhuān)家來(lái)優(yōu)化，您可以確保質(zhì)量信息更快地到達(dá)測(cè)試用例。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與測(cè)試數(shù)據(jù)集

ML模型可以通過(guò)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)洞察力來(lái)學(xué)習(xí)模式，訓(xùn)練數(shù)據(jù)大約是要輸入到模型中的完整數(shù)據(jù)集的80%。測(cè)試數(shù)據(jù)代表實(shí)際的數(shù)據(jù)集，因?yàn)樗鼈冊(cè)u(píng)估模型的性能，監(jiān)控模型的進(jìn)度，并使其偏離最佳結(jié)果。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常占整個(gè)數(shù)據(jù)集的20%，而測(cè)試數(shù)據(jù)確認(rèn)模型的功能。本質(zhì)上，訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，測(cè)試數(shù)據(jù)證實(shí)其有效性。

使用數(shù)據(jù)注記和標(biāo)注豐富數(shù)據(jù)集

構(gòu)建和訓(xùn)練ML模型將需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)標(biāo)注是向訓(xùn)練數(shù)據(jù)添加標(biāo)記和標(biāo)簽的過(guò)程。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，ML模型需要適當(dāng)注釋的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以便處理數(shù)據(jù)并獲得特定信息。

數(shù)據(jù)注釋通過(guò)連接所有的點(diǎn)來(lái)幫助機(jī)器識(shí)別數(shù)據(jù)中的特定模式和趨勢(shì)。企業(yè)必須了解不同的因素如何影響決策過(guò)程，以取得商業(yè)成功。數(shù)據(jù)注釋服務(wù)是加速企業(yè)走向未來(lái)的關(guān)鍵。