چگونه می توان کیفیت داده را در هنگام یادگیری ماشین بدون نظارت بهبود داد

اگر کیفیت داده ها ضعیف باشد ، بینش تجاری وجود نخواهد داشت.

هنگام تهیه داده ها ، من اغلب روش های مختلفی را برای رسیدن به سطحی از کیفیت داده ها که می تواند نتایج دقیق ارائه دهد ، تجربه می کنم. در این مقاله ، من توضیح می دهم که چگونه ML بدون نظارت می تواند در تهیه داده ها برای پروژه های یادگیری ماشین کمک کند و چگونه به دستیابی به بینش دقیق تر کسب و کار کمک می کند.

چه مشکلی با رویکردهای سنتی تهیه داده وجود دارد؟

برای پیش بینی های دقیق ، داده ها نه تنها باید به درستی دارای برچسب ، تخلیه ، گسترده ، سازگار و غیره باشند. نکته این است که مدل یادگیری ماشین باید داده های “درست” را پردازش کند. کاملاً مشخص نیست که معیارهای داده های “درست” چیست.

هنگامی که دانشمندان داده ها داده ها را تهیه می کنند ، آنها اغلب به یک متخصص دامنه نیاز دارند که در دسته بندی و برچسب گذاری داده ها کمک کند. اگر اکثر پروژه های یادگیری ماشین را در نظر بگیرید ، اغلب هیچ متخصص دامنه ای برای چنین کارهایی در دسترس نیست. در اینجا ، ممکن است به دلیل درک غلط از خروجی نهایی که از مدل ML انتظار می رود ، طبقه بندی نادرست داده ها و خطای انسانی ، صحت داده ها از کار بیفتد. در چنین حالتی ، مدل ML ممکن است نتیجه اشتباه را در همان …