मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपक्षेत्र, उपयोग किए गए डेटा की गुणवत्ता का अनुमान लगाने या निर्धारित करने की क्षमता रखता है। यह विभिन्न तकनीकों और एल्गोरिदम के माध्यम से हासिल किया जाता है जो मशीनों को डेटा से सीखने और सूचित भविष्यवाणियां या आकलन करने में सक्षम बनाता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, इन तकनीकों को डेटा की गुणवत्ता का विश्लेषण और मूल्यांकन करने के लिए लागू किया जाता है।
यह समझने के लिए कि मशीन लर्निंग डेटा की गुणवत्ता की भविष्यवाणी या निर्धारण कैसे कर सकती है, सबसे पहले डेटा गुणवत्ता की अवधारणा को समझना महत्वपूर्ण है। डेटा गुणवत्ता से तात्पर्य डेटा की सटीकता, पूर्णता, स्थिरता और प्रासंगिकता से है। किसी भी मशीन लर्निंग मॉडल में विश्वसनीय और सटीक परिणाम देने के लिए उच्च गुणवत्ता वाला डेटा आवश्यक है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग डेटा की विशेषताओं, पैटर्न और संबंधों का विश्लेषण करके उसकी गुणवत्ता का आकलन करने के लिए किया जा सकता है। एक सामान्य दृष्टिकोण पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करना है, जहां डेटा की गुणवत्ता को पूर्वनिर्धारित मानदंडों के आधार पर लेबल या वर्गीकृत किया जाता है। एल्गोरिदम फिर इस लेबल किए गए डेटा से सीखता है और एक मॉडल बनाता है जो नए, अनदेखे डेटा की गुणवत्ता की भविष्यवाणी कर सकता है।
उदाहरण के लिए, आइए किसी उत्पाद की ग्राहक समीक्षा वाले डेटासेट पर विचार करें। प्रत्येक समीक्षा को व्यक्त की गई भावना के आधार पर सकारात्मक या नकारात्मक के रूप में लेबल किया जाता है। इस लेबल किए गए डेटा पर एक पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करके, मशीन लर्निंग मॉडल उन पैटर्न और विशेषताओं को सीख सकता है जो सकारात्मक समीक्षाओं को नकारात्मक समीक्षाओं से अलग करते हैं। इस मॉडल का उपयोग नई, बिना लेबल वाली समीक्षाओं की भावना का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, जिससे डेटा की गुणवत्ता का आकलन किया जा सकता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण के अलावा, डेटा की गुणवत्ता निर्धारित करने के लिए अप्रशिक्षित शिक्षण एल्गोरिदम को भी नियोजित किया जा सकता है। बिना पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम पूर्वनिर्धारित लेबल पर भरोसा किए बिना डेटा में अंतर्निहित संरचना और पैटर्न का विश्लेषण करते हैं। समान डेटा बिंदुओं को एक साथ क्लस्टर करके या आउटलेर्स की पहचान करके, ये एल्गोरिदम डेटा की गुणवत्ता में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, फलों के विभिन्न भौतिक गुणों के माप वाले डेटासेट में, एक अप्रशिक्षित शिक्षण एल्गोरिदम उनकी विशेषताओं के आधार पर समान फलों के समूहों की पहचान कर सकता है। यदि डेटा में आउटलेयर या उदाहरण हैं जो किसी भी क्लस्टर में फिट नहीं होते हैं, तो यह डेटा की गुणवत्ता के साथ संभावित समस्याओं का संकेत दे सकता है।
इसके अलावा, मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग लापता डेटा, आउटलेर्स और विसंगतियों का पता लगाने और उन्हें संभालने के लिए किया जा सकता है, जो डेटा गुणवत्ता में आम चुनौतियां हैं। उपलब्ध डेटा में पैटर्न और संबंधों का विश्लेषण करके, ये तकनीकें लापता मूल्यों को लागू कर सकती हैं, आउटलेर्स की पहचान कर सकती हैं और उन्हें संभाल सकती हैं, और डेटा की स्थिरता सुनिश्चित कर सकती हैं।
मशीन लर्निंग पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का लाभ उठाकर डेटा की गुणवत्ता की भविष्यवाणी या निर्धारण कर सकता है, जो डेटा के पैटर्न, संबंधों और विशेषताओं का विश्लेषण करता है। ये एल्गोरिदम पूर्वनिर्धारित लेबल के आधार पर डेटा को वर्गीकृत कर सकते हैं या डेटा में अंतर्निहित संरचनाओं की पहचान कर सकते हैं। मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके, डेटा गुणवत्ता का आकलन किया जा सकता है, और लापता डेटा, आउटलेर और विसंगतियों जैसे संभावित मुद्दों को संबोधित किया जा सकता है।
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