Nilalaman
T:
Bakit mahalaga ang annotation ng data sa ilang mga proyekto sa pag-aaral ng machine?
A:
Mahalaga ang annotation ng data sa pag-aaral ng machine dahil sa maraming mga kaso, ginagawang mas madali ang gawain ng programa sa pag-aaral ng machine.
Ito ay may kinalaman sa pagkakaiba sa pagitan ng pangangasiwa at hindi sinusuportahan na pagkatuto ng makina. Sa pag-aaral ng pinangangasiwaan ng makina, ang data ng pagsasanay ay naka-label na upang ang makina ay maaaring maunawaan ang higit pa tungkol sa nais na mga resulta. Halimbawa, kung ang layunin ng programa ay upang makilala ang mga pusa sa mga imahe, ang system ay mayroon nang isang malaking bilang ng mga larawan na naka-tag bilang pusa o hindi. Ginagamit nito ang mga halimbawang iyon upang pag-iba-iba ang mga bagong data upang makagawa ng mga resulta.
Sa pag-aaral ng hindi sinusuportahang makina, walang mga label, at sa gayon ang system ay kailangang gumamit ng mga katangian at iba pang mga pamamaraan upang makilala ang mga pusa. Ang mga inhinyero ay maaaring sanayin ang programa sa pagkilala sa mga visual na tampok ng mga pusa tulad ng mga whiskers o buntot, ngunit ang proseso ay hindi gaanong naging tuwid tulad ng gagawin nito sa pinangangasiwaan na pag-aaral ng makina kung saan ang mga label ay naglalaro ng isang napakahalagang papel.
Ang anotasyon ng data ay ang proseso ng pag-iugnay ng mga label sa mga hanay ng data ng pagsasanay. Ang mga ito ay maaaring mailapat sa maraming iba't ibang mga paraan - sa itaas napag-usapan namin ang tungkol sa binary data annotation - mga pusa o hindi mga pusa - ngunit ang iba pang mga uri ng annotation ng data ay mahalaga rin. Halimbawa, sa larangan ng medikal, ang annotation ng data ay maaaring kasangkot sa pag-tag ng mga partikular na biological image na may mga tag na nagpapakilala ng mga patolohiya o mga marker ng sakit para sa iba pang mga medikal na katangian.
Ang pag-annot ng data ay tumatagal ng trabaho - at madalas na ginagawa ng mga koponan ng mga tao - ngunit ito ay isang pangunahing bahagi ng kung ano ang ginagawang tumpak na gumana ng maraming mga proyekto sa pag-aaral ng makina. Nagbibigay ito ng paunang pag-setup para sa pagtuturo ng isang programa kung ano ang kailangang malaman at kung paano i-discriminate laban sa iba't ibang mga input upang makabuo ng tumpak na mga output.