什么是深度学习？深度学习基础概念整理总结，帮你快速了解机器学习下的训练数据集
作者：互联网
本文重点介绍在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 以及深度学习(DL)关于各种数据集的相关介绍。如果要开发更高效、更新的 AI 和 ML 模型，我们就需要精确的训练数据。通过使用训练数据集可以更好地理解给定问题，随后可以通过数据注释和标记来丰富这些数据集，以进一步用作人工智能 (AI) 训练数据。
可以使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在机器中模拟人类智能。这些模拟使他们能够在没有太多人工帮助的情况下完成各种任务。如果要开发更高效、更新的 AI 和 ML 模型，公司需要精确的训练数据。通过使用训练数据集可以更好地理解给定问题，随后可以通过数据注释和标记来丰富这些数据集，以进一步用作人工智能 (AI) 训练数据。
什么是机器学习？
机器学习的目标是通过使用数据和算法来模仿人类的学习过程。它逐渐提高了预测的准确性。统计方法允许对算法进行训练，以使用机器学习在数据挖掘项目中进行分类或预测——这提供了对数据的关键洞察。
理想情况下，数据挖掘可以改进业务和应用程序决策，通过这些见解影响关键增长指标。大数据的持续增长和发展将导致对数据科学家的需求不断增加，这要求他们确定最相关的业务问题以及回答这些问题所需的数据。
机器学习的类型
机器学习的类型
算法通过应用监督、非监督、半监督和强化学习方法来学习提高其准确性。这四种基本方法根据算法的学习方式进行分类。数据科学家根据他们希望分析的数据来选择算法和机器学习类型。
监督学习：这些类型的机器学习算法需要标记的训练数据和变量数据科学家希望算法评估相关性。在这里，算法的输入和输出都由数据科学家指定。
无监督学习： 它涉及从未标记数据中学习的算法，其中算法扫描数据集以识别有意义的连接。所有预测或建议都是由算法训练的数据预先确定的。
半监督学习：机器学习有两种方法。在这种方法中，模型主要由数据科学家提供标记的训练数据，但它可以自由地自行探索数据并形成自己的洞察力。
强化学习： 作为强化学习的一部分，数据科学家教机器如何完成由明确定义的规则管理的多步骤过程。在大多数情况下，算法决定如何自行完成任务，但数据科学家对其进行编程以完成任务，并在算法确定如何完成任务时为其提供积极或消极的提示。
真实世界的机器学习用例
真实世界的机器学习用例
你可能每天都会通过以下方式遇到机器学习：
语音识别： 也称为自动语音识别 (ASR)、计算机语音识别或语音到文本，该技术使用自然语言处理 (NLP) 将人类语音转换为书面形式。许多移动设备在其系统中包含语音识别功能，以便用户可以进行语音搜索——例如 Android 智能手机中的 Google Assistant、Apple 设备中的 Siri 以及媒体设备中的 Amazon Alexa。
客户服务： 随着客户服务的发展，人工代理正在被在线聊天机器人所取代。我们看到客户在网站和社交媒体平台上的参与度发生了变化，因为这些公司围绕运输或产品交付或交叉销售产品推荐等主题提供常见问题解答 (FAQ)。例如，Slack 和 Messenger，以及虚拟代理和语音助手，都是电子商务网站上带有虚拟代理的消息机器人的一些示例。
计算机视觉： 计算机和系统可以使用这种人工智能技术从图像、视频和其他视觉输入中收集有意义的信息；使用这项技术，他们可以根据这些输入采取行动。它与图像识别任务的区别在于它提供推荐的能力。计算机视觉在社交媒体上的照片标记、医疗保健中的放射成像和自动驾驶汽车等行业中的应用均基于卷积神经网络。
推荐引擎： 在线零售商可以在结账时使用过去消费行为的数据向客户提供有用的附加建议。人工智能算法可以帮助我们发现数据趋势，从而制定更有效的交叉销售策略。
自动股票交易： 无需人工干预，人工智能驱动的高频交易平台每天执行数千或数百万笔交易，以优化股票投资组合。
什么是训练数据？
机器学习算法通过处理数据和寻找联系来加深对数据集的理解。为了建立这种联系并在处理过的数据中找到模式，机器学习系统必须首先学习。在“学习”之后，它可以根据学习到的模式做出决定。机器学习算法可以解决逆向观察中的问题——随着时间的推移，让机器接触相关数据可以让它们进化和改进。训练数据的质量直接影响机器学习模型的性能质量。
Cogito是一家领先的数据标注公司，为人工智能和机器学习企业提供高质量的训练数据。在长达十年的数据采购之旅中，该公司在训练数据的准确性和及时交付方面建立了信誉，以确保数据驱动的人工智能模型的快速完成。
什么是测试数据？
当使用训练数据构建 ML 模型时，您需要使用“未见过”的数据对其进行测试。此测试数据用于评估模型所做的未来预测或分类。验证集是在输入测试数据之前迭代测试的数据集的另一个分区；此测试允许开发人员在输入测试数据之前识别和纠正过度拟合。
正面和负面测试都是使用测试数据来执行的，以验证功能是否为给定的输入产生预期的结果，并确定软件是否能够处理异常、异常或意外的输入。由于可以通过将数据注释外包给行业专家来优化您的测试数据管理策略，因此您可以确保质量信息更快地到达测试用例。
训练数据集与测试数据集
ML 模型可以通过从训练数据中学习洞察力来学习模式，训练数据大约是要输入模型的完整数据集的 80%。测试数据代表实际数据集，因为它们评估模型的性能、监控其进度并调整模型以获得最佳结果。
训练数据通常占整个数据集的 20%，而测试数据用于确认模型的功能。本质上，训练数据训练模型，测试数据证实其有效性。
使用数据注释和标签丰富数据集
构建和训练机器学习模型需要大量的训练数据。数据标注是给训练数据添加标记和标签的过程。为了实现这一目标，ML 模型需要经过适当注释的训练数据，以便处理数据并获取特定信息。
数据注释通过连接所有点帮助机器识别数据中的特定模式和趋势。企业必须了解不同的因素如何影响决策过程，才能取得商业成功。数据注释服务是加速业务走向未来的关键。
可以使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在机器中模拟人类智能。这些模拟使他们能够在没有太多人工帮助的情况下完成各种任务。如果要开发更高效、更新的 AI 和 ML 模型，公司需要精确的训练数据。通过使用训练数据集可以更好地理解给定问题，随后可以通过数据注释和标记来丰富这些数据集，以进一步用作人工智能 (AI) 训练数据。
什么是机器学习？
机器学习的目标是通过使用数据和算法来模仿人类的学习过程。它逐渐提高了预测的准确性。统计方法允许对算法进行训练，以使用机器学习在数据挖掘项目中进行分类或预测——这提供了对数据的关键洞察。
理想情况下，数据挖掘可以改进业务和应用程序决策，通过这些见解影响关键增长指标。大数据的持续增长和发展将导致对数据科学家的需求不断增加，这要求他们确定最相关的业务问题以及回答这些问题所需的数据。
机器学习的类型
机器学习的类型
算法通过应用监督、非监督、半监督和强化学习方法来学习提高其准确性。这四种基本方法根据算法的学习方式进行分类。数据科学家根据他们希望分析的数据来选择算法和机器学习类型。
监督学习：这些类型的机器学习算法需要标记的训练数据和变量数据科学家希望算法评估相关性。在这里，算法的输入和输出都由数据科学家指定。
无监督学习： 它涉及从未标记数据中学习的算法，其中算法扫描数据集以识别有意义的连接。所有预测或建议都是由算法训练的数据预先确定的。
半监督学习：机器学习有两种方法。在这种方法中，模型主要由数据科学家提供标记的训练数据，但它可以自由地自行探索数据并形成自己的洞察力。
强化学习： 作为强化学习的一部分，数据科学家教机器如何完成由明确定义的规则管理的多步骤过程。在大多数情况下，算法决定如何自行完成任务，但数据科学家对其进行编程以完成任务，并在算法确定如何完成任务时为其提供积极或消极的提示。
真实世界的机器学习用例
真实世界的机器学习用例
你可能每天都会通过以下方式遇到机器学习：
语音识别： 也称为自动语音识别 (ASR)、计算机语音识别或语音到文本，该技术使用自然语言处理 (NLP) 将人类语音转换为书面形式。许多移动设备在其系统中包含语音识别功能，以便用户可以进行语音搜索——例如 Android 智能手机中的 Google Assistant、Apple 设备中的 Siri 以及媒体设备中的 Amazon Alexa。
客户服务： 随着客户服务的发展，人工代理正在被在线聊天机器人所取代。我们看到客户在网站和社交媒体平台上的参与度发生了变化，因为这些公司围绕运输或产品交付或交叉销售产品推荐等主题提供常见问题解答 (FAQ)。例如，Slack 和 Messenger，以及虚拟代理和语音助手，都是电子商务网站上带有虚拟代理的消息机器人的一些示例。
计算机视觉： 计算机和系统可以使用这种人工智能技术从图像、视频和其他视觉输入中收集有意义的信息；使用这项技术，他们可以根据这些输入采取行动。它与图像识别任务的区别在于它提供推荐的能力。计算机视觉在社交媒体上的照片标记、医疗保健中的放射成像和自动驾驶汽车等行业中的应用均基于卷积神经网络。
推荐引擎： 在线零售商可以在结账时使用过去消费行为的数据向客户提供有用的附加建议。人工智能算法可以帮助我们发现数据趋势，从而制定更有效的交叉销售策略。
自动股票交易： 无需人工干预，人工智能驱动的高频交易平台每天执行数千或数百万笔交易，以优化股票投资组合。
什么是训练数据？
机器学习算法通过处理数据和寻找联系来加深对数据集的理解。为了建立这种联系并在处理过的数据中找到模式，机器学习系统必须首先学习。在“学习”之后，它可以根据学习到的模式做出决定。机器学习算法可以解决逆向观察中的问题——随着时间的推移，让机器接触相关数据可以让它们进化和改进。训练数据的质量直接影响机器学习模型的性能质量。
Cogito是一家领先的数据标注公司，为人工智能和机器学习企业提供高质量的训练数据。在长达十年的数据采购之旅中，该公司在训练数据的准确性和及时交付方面建立了信誉，以确保数据驱动的人工智能模型的快速完成。
什么是测试数据？
当使用训练数据构建 ML 模型时，您需要使用“未见过”的数据对其进行测试。此测试数据用于评估模型所做的未来预测或分类。验证集是在输入测试数据之前迭代测试的数据集的另一个分区；此测试允许开发人员在输入测试数据之前识别和纠正过度拟合。
正面和负面测试都是使用测试数据来执行的，以验证功能是否为给定的输入产生预期的结果，并确定软件是否能够处理异常、异常或意外的输入。由于可以通过将数据注释外包给行业专家来优化您的测试数据管理策略，因此您可以确保质量信息更快地到达测试用例。
训练数据集与测试数据集
ML 模型可以通过从训练数据中学习洞察力来学习模式，训练数据大约是要输入模型的完整数据集的 80%。测试数据代表实际数据集，因为它们评估模型的性能、监控其进度并调整模型以获得最佳结果。
训练数据通常占整个数据集的 20%，而测试数据用于确认模型的功能。本质上，训练数据训练模型，测试数据证实其有效性。
使用数据注释和标签丰富数据集
构建和训练机器学习模型需要大量的训练数据。数据标注是给训练数据添加标记和标签的过程。为了实现这一目标，ML 模型需要经过适当注释的训练数据，以便处理数据并获取特定信息。
数据注释通过连接所有点帮助机器识别数据中的特定模式和趋势。企业必须了解不同的因素如何影响决策过程，才能取得商业成功。数据注释服务是加速业务走向未来的关键。