Q:
Tại sao chú thích dữ liệu quan trọng trong một số dự án máy học?
A:Chú thích dữ liệu rất quan trọng trong học máy vì trong nhiều trường hợp, nó làm cho công việc của chương trình học máy dễ dàng hơn nhiều.
Điều này có liên quan đến sự khác biệt giữa học máy có giám sát và không giám sát. Với học máy có giám sát, dữ liệu đào tạo đã được dán nhãn để máy có thể hiểu thêm về kết quả mong muốn. Ví dụ: nếu mục đích của chương trình là xác định mèo trong ảnh, thì hệ thống đã có một số lượng lớn ảnh được gắn thẻ là mèo hay chưa. Sau đó, nó sử dụng các ví dụ đó để đối chiếu dữ liệu mới để tạo ra kết quả của nó.
| Tải xuống miễn phí: Machine Learning và Why It Matters |
Với học máy không giám sát, không có nhãn, và vì vậy hệ thống phải sử dụng các thuộc tính và các kỹ thuật khác để xác định mèo. Các kỹ sư có thể huấn luyện chương trình nhận biết các đặc điểm hình ảnh của mèo như râu hoặc đuôi, nhưng quá trình này hầu như không đơn giản như trong học máy có giám sát trong đó các nhãn đó đóng vai trò rất quan trọng.
Chú thích dữ liệu là quá trình gắn nhãn vào tập dữ liệu huấn luyện. Chúng có thể được áp dụng theo nhiều cách khác nhau - ở trên chúng ta đã nói về chú thích dữ liệu nhị phân - mèo hoặc không phải mèo - nhưng các loại chú thích dữ liệu khác cũng rất quan trọng. Ví dụ, trong lĩnh vực y tế, chú thích dữ liệu có thể liên quan đến việc gắn thẻ hình ảnh sinh học cụ thể với các thẻ xác định bệnh lý hoặc dấu hiệu bệnh cho các đặc tính y tế khác.
Chú thích dữ liệu thực hiện công việc - và thường được thực hiện bởi các nhóm người - nhưng nó là một phần cơ bản của những gì làm cho nhiều dự án máy học hoạt động chính xác. Nó cung cấp thiết lập ban đầu để dạy một chương trình những gì nó cần học và cách phân biệt đối xử với các đầu vào khác nhau để đưa ra đầu ra chính xác.
