మెషిన్ లెర్నింగ్, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఉపవిభాగం, ఉపయోగించిన డేటా యొక్క నాణ్యతను అంచనా వేయడానికి లేదా నిర్ణయించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. యంత్రాలు డేటా నుండి నేర్చుకునేందుకు మరియు సమాచారంతో కూడిన అంచనాలు లేదా అంచనాలను చేయడానికి వివిధ సాంకేతికతలు మరియు అల్గారిథమ్ల ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, డేటా నాణ్యతను విశ్లేషించడానికి మరియు మూల్యాంకనం చేయడానికి ఈ పద్ధతులు వర్తించబడతాయి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ డేటా నాణ్యతను ఎలా అంచనా వేయగలదో లేదా నిర్ణయించగలదో అర్థం చేసుకోవడానికి, ముందుగా డేటా నాణ్యత భావనను గ్రహించడం చాలా ముఖ్యం. డేటా నాణ్యత అనేది డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వం, పరిపూర్ణత, స్థిరత్వం మరియు ఔచిత్యాన్ని సూచిస్తుంది. ఏదైనా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లో నమ్మదగిన మరియు ఖచ్చితమైన ఫలితాలను అందించడానికి అధిక-నాణ్యత డేటా అవసరం.
డేటా యొక్క లక్షణాలు, నమూనాలు మరియు సంబంధాలను విశ్లేషించడం ద్వారా దాని నాణ్యతను అంచనా వేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించవచ్చు. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం ఒక సాధారణ విధానం, ఇక్కడ డేటా నాణ్యత లేబుల్ చేయబడుతుంది లేదా ముందే నిర్వచించబడిన ప్రమాణాల ఆధారంగా వర్గీకరించబడుతుంది. అల్గోరిథం ఈ లేబుల్ చేయబడిన డేటా నుండి నేర్చుకుంటుంది మరియు కొత్త, కనిపించని డేటా నాణ్యతను అంచనా వేయగల మోడల్ను రూపొందిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, ఒక ఉత్పత్తికి సంబంధించిన కస్టమర్ రివ్యూలను కలిగి ఉన్న డేటాసెట్ని పరిశీలిద్దాం. వ్యక్తీకరించబడిన సెంటిమెంట్ ఆధారంగా ప్రతి సమీక్ష సానుకూలంగా లేదా ప్రతికూలంగా లేబుల్ చేయబడుతుంది. ఈ లేబుల్ చేయబడిన డేటాపై పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస అల్గారిథమ్కు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ ప్రతికూల సమీక్షల నుండి సానుకూల సమీక్షలను వేరు చేసే నమూనాలు మరియు లక్షణాలను నేర్చుకోగలదు. ఈ మోడల్ కొత్త, లేబుల్ చేయని సమీక్షల సెంటిమెంట్ను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, తద్వారా డేటా నాణ్యతను అంచనా వేయవచ్చు.
పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసంతో పాటు, డేటా నాణ్యతను నిర్ణయించడానికి పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస అల్గారిథమ్లను కూడా ఉపయోగించవచ్చు. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస అల్గారిథమ్లు ముందే నిర్వచించబడిన లేబుల్లపై ఆధారపడకుండా డేటాలోని స్వాభావిక నిర్మాణం మరియు నమూనాలను విశ్లేషిస్తాయి. సారూప్య డేటా పాయింట్లను క్లస్టర్ చేయడం ద్వారా లేదా అవుట్లయర్లను గుర్తించడం ద్వారా, ఈ అల్గారిథమ్లు డేటా నాణ్యతపై అంతర్దృష్టులను అందించగలవు.
ఉదాహరణకు, పండ్ల యొక్క వివిధ భౌతిక లక్షణాల కొలతలను కలిగి ఉన్న డేటాసెట్లో, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస అల్గోరిథం వాటి లక్షణాల ఆధారంగా సారూప్య పండ్ల సమూహాలను గుర్తించగలదు. డేటా ఏదైనా క్లస్టర్కు సరిపోని అవుట్లయర్లు లేదా సందర్భాలను కలిగి ఉంటే, అది డేటా నాణ్యతతో సంభావ్య సమస్యలను సూచిస్తుంది.
అంతేకాకుండా, డేటా నాణ్యతలో సాధారణ సవాళ్లైన తప్పిపోయిన డేటా, అవుట్లయర్లు మరియు అసమానతలను గుర్తించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి. అందుబాటులో ఉన్న డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను విశ్లేషించడం ద్వారా, ఈ పద్ధతులు తప్పిపోయిన విలువలను లెక్కించగలవు, అవుట్లయర్లను గుర్తించి మరియు నిర్వహించగలవు మరియు డేటా యొక్క స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించగలవు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది డేటా యొక్క నమూనాలు, సంబంధాలు మరియు లక్షణాలను విశ్లేషించే పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం ద్వారా డేటా నాణ్యతను అంచనా వేయవచ్చు లేదా నిర్ణయించవచ్చు. ఈ అల్గారిథమ్లు ముందే నిర్వచించిన లేబుల్ల ఆధారంగా డేటాను వర్గీకరించగలవు లేదా డేటాలోని స్వాభావిక నిర్మాణాలను గుర్తించగలవు. మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లను ఉపయోగించడం ద్వారా, డేటా నాణ్యతను అంచనా వేయవచ్చు మరియు తప్పిపోయిన డేటా, అవుట్లయర్లు మరియు అసమానతలు వంటి సంభావ్య సమస్యలను పరిష్కరించవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి