通過使用訓練數據集，可以更好地理解給定的問題，訓練數據集隨后可以通過數據注釋和標記進行豐富，以進一步用作人工智能(AI)訓練數據。

什么是機器學習?

機器學習的目標是通過使用數據和算法來模仿人類的學習過程。它逐漸提高了預測的準確性。統計方法允許對算法進行訓練，以使用機器學習在數據挖掘項目中進行分類或預測——這提供了對數據的關鍵見解。

理想情況下，數據挖掘可以改進業務和應用程序決策，通過這些見解影響關鍵增長指標。大數據的持續增長和發展將導致對數據科學家的需求不斷增加，這要求他們確定最相關的業務問題以及回答這些問題所需的數據。

機器學習的類型

算法通過應用監督、非監督、半監督和強化學習方法來學習提高其準確性。這四種基本方法是根據算法如何學習來分類的。數據科學家根據他們希望分析的數據選擇哪種算法和機器學習類型。

監督學習:這些類型的機器學習算法需要標記的訓練數據和變量數據，科學家希望算法評估相關性。這里，算法的輸入和輸出都是由數據科學家指定的。

無監督學習:它涉及從未標記的數據中學習的算法，其中算法掃描數據集以識別有意義的聯系。所有預測或建議都是由算法訓練的數據預先確定的。

半監督學習:機器學習有兩種方法。在這種方法中，模型主要由數據科學家提供帶標簽的訓練數據，但它可以自由地探索數據并開發自己的見解。

強化學習:作為強化學習的一部分，數據科學家教機器如何完成由明確定義的規則管理的多步過程。在很大程度上，算法自己決定如何完成一項任務，但數據科學家給它編程來完成它，并在它解決如何完成它時給它積極或消極的暗示。

真實世界的機器學習用例

你可能每天都會在以下幾個方面遇到機器學習:

語音識別:這項技術也稱為自動語音識別(ASR)、計算機語音識別或語音轉文本，它使用自然語言處理(NLP)將人類語音轉換為書面形式。許多移動設備都在系統中包含語音識別功能，以便用戶可以進行語音搜索——就像安卓智能手機中的谷歌助手、蘋果設備中的Siri以及亞馬遜媒體設備中的Alexa。

客戶服務:隨著客戶服務的增長，在線聊天機器人正在取代人工代理。我們看到網站和社交媒體平臺上客戶參與度的轉變，因為這些公司提供了關于運輸或產品交付或交叉銷售產品建議等主題的常見問題(FAQ)的答案。例如，Slack和Messenger，以及虛擬代理和語音助手，都是電子商務網站上帶有虛擬代理的消息傳遞機器人的一些例子。

計算機視覺:計算機和系統可以使用這種人工智能技術從圖像、視頻和其他視覺輸入中收集有意義的信息;使用這項技術，他們可以根據這些輸入采取行動。它與圖像識別任務的區別在于它能夠提供建議。計算機視覺在社交媒體上的照片標記、醫療保健中的放射成像和自動駕駛汽車等行業中的應用基于卷積神經網絡。

推薦引擎:在線零售商可以利用過去的消費行為數據，在結賬時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現數據趨勢，以制定更有效的交叉銷售策略。

自動股票交易:在沒有人工干預的情況下，人工智能驅動的高頻交易平臺每天執行數千或數百萬筆交易，以優化股票投資組合。

什么是訓練數據?

機器學習算法通過處理數據和尋找聯系來發展對數據集的理解。為了建立這種聯系并在處理過的數據中找到模式，ML系統必須首先學習。在“學習”之后，它可以根據學習到的模式做出決定。ML算法可以解決來自回溯觀測的問題——隨著時間的推移，將機器暴露于相關數據允許它們進化和改進。訓練數據質量直接影響ML模型的性能質量。

Cogito是一家領先的數據標注公司，以高質量的訓練數據協助AI和機器學習企業。在其長達十年的數據采購之旅中，該公司在訓練數據的準確性和及時性方面建立了信譽，以確保快速完成數據驅動的人工智能模型。

什么是測試數據?

當使用訓練數據構建ML模型時，您需要用“看不見的”數據來測試它。該測試數據用于評估模型做出的未來預測或分類。驗證集是數據集的另一個分區，在輸入測試數據之前對其進行迭代測試;這種測試允許開發人員在輸入測試數據之前識別和糾正過度擬合。

正測試和負測試都是使用測試數據進行的，以驗證函數對給定的輸入產生預期的結果，并確定軟件是否能夠處理不尋常的、異常的或意外的輸入。由于您的測試數據管理策略可以通過將數據注釋外包給行業專家來優化，您可以確保質量信息更快地到達測試用例。

訓練數據集與測試數據集

ML模型可以通過從訓練數據中學習洞察力來學習模式，訓練數據大約是要輸入到模型中的完整數據集的80%。測試數據代表實際的數據集，因為它們評估模型的性能，監控模型的進度，并使其偏離最佳結果。

訓練數據通常占整個數據集的20%，而測試數據確認模型的功能。本質上，訓練數據訓練模型，測試數據證實其有效性。

使用數據注記和標注豐富數據集

構建和訓練ML模型將需要大量的訓練數據。數據標注是向訓練數據添加標記和標簽的過程。為了實現這個目標，ML模型需要適當注釋的訓練數據，以便處理數據并獲得特定信息。

數據注釋通過連接所有的點來幫助機器識別數據中的特定模式和趨勢。企業必須了解不同的因素如何影響決策過程，以取得商業成功。數據注釋服務是加速企業走向未來的關鍵。