õppimisandmetest

Õppimisandmed, tuntud ka kui treeningandmed, on andmete kogum, mida kasutatakse masinõppemudelite treenimiseks. Need andmed võimaldavad mudelitel õppida mustreid, seoseid ja funktsioone, et saavutada teatud ülesande täitmine. Õppimisandmete kvaliteet ja esinduslikkus on otseselt seotud mudeli jõudluse ja täpsusega.

Andmete kogumise protsess hõlmab sageli mitmesuguseid allikaid, nagu andmebaasid, sensorid, internetist kogutud teave või käsitsi sisestatud andmed. Oluline on, et õppimisandmed oleksid piisavalt suured ja mitmekesised, et katta kõikvõimalikud stsenaariumid, mida mudel tulevikus kohtama hakkab.

Enne mudeli treenimist läbivad õppimisandmed sageli puhastus- ja ettevalmistusetapi. See võib hõlmata puuduvate väärtuste täitmist, ebakõlade parandamist, andmete normaliseerimist või normaliseerimist ning asjakohaste funktsioonide valimist. Vale või ebapiisav andmetöötlus võib viia mudeli halva jõudluse või moonutatud tulemusteni.

Õppimisandmeid kasutatakse laialdaselt erinevates masinõppe rakendustes, sealhulgas pildituvastuses, looduskeele töötlemises, soovituslike süsteemide loomises ja prognoosivast analüüsides. Mida paremini õppimisandmed esindavad tegelikku maailma, seda tõhusamaks muutub ka treenitud masinõppemudel.