جدول المحتويات:
التعريف - ماذا تعني البيانات غير المسماة؟
البيانات غير المسماة هي تسمية لأجزاء من البيانات التي لم يتم تمييزها بتسميات تحدد الخصائص أو الخصائص أو التصنيفات. عادةً ما يتم استخدام البيانات غير المسماة في أشكال مختلفة من التعلم الآلي.
يشرح Techopedia البيانات غير المسماة
في أنواع التعلم الآلي التي تسمى التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف ، يعمل برنامج التعلم الآلي من خلال تقييم مجموعات من البيانات غير المسماة. نظرًا لعدم وجود تسميات للبيانات ، يتعين على برنامج التعلم الآلي تحديد كل قطعة بيانات عن خصائصها وخصائصها.
واحدة من أفضل الطرق لشرح ذلك هي استخدام استعارة صحن الفاكهة. لنفترض أن برنامج التعلم الآلي يتعلم التعرف على ثلاثة أنواع مختلفة من الفاكهة - الموز والعنب والتفاح. إذا تم تسمية البيانات الموجودة في مجموعة التدريب الأولية ، فإن برنامج التعلم الآلي يعمل من هذا المنظور - حيث يطابق الصور المتتالية بإحدى هذه الفئات الثلاث.
ومع ذلك ، إذا لم يتم تسمية أي من قطع البيانات بأسماء الفاكهة الثلاثة - الموز والعنب والتفاح - فسوف يحتاج برنامج التعلم الآلي إلى العمل من خلال تقييم كل صورة والنظر في خصائص مثل اللون - الأصفر أو الأحمر أو الأرجواني - الأشكال - طويلة ورقيقة ، مستديرة أو مجمعة - وغيرها من الخصائص.
من هذا المثال ، من السهل أن نرى كيف تتيح البيانات المصنفة فرصًا أسهل بكثير لاستخدام خوارزميات التعلم الآلي لنتائج القرار. ومع ذلك ، يمكن لبرامج التعلم الآلي المعقدة غير الخاضعة للرقابة والتي تتعامل مع البيانات غير المعلنة أن تنتج نتائج دقيقة ودقيقة للغاية.
