Данные являются основой всех моделей ИИ. Независимо от того, обучаете ли вы алгоритм машинного обучения или создаете систему глубокого обучения, тип данных, которые вы вводите в свою модель, существенно влияет на ее производительность и вывод. Ниже приведен полный список наиболее распространенных типов данных, используемых в ИИ , с пояснениями и примерами из реальной жизни.
1. Структурированные данные
Определение: Высокоорганизованные данные, хранящиеся в табличном формате (строки и столбцы).
-
Примеры: электронные таблицы, базы данных SQL, файлы CSV.
-
Используется в: регрессии, классификации, рекомендательных системах.
-
Общие поля: возраст, зарплата, объем продаж, даты.
Почему это важно: легко очищается и магазин поддается предварительной обработке, идеально подходит для традиционных моделей машинного обучения, таких как деревья решений или логистическая регрессия.
2. Неструктурированные данные
Определение: Данные, которые не соответствуют определенному формату или схеме.
-
Примеры: текстовые документы, видео, аудиофайлы, электронные письма, сообщения в социальных сетях.
-
Используется в: обработке естественного языка, компьютерном зрении, анализе настроений.
-
Проблемы: требуется предварительная обработка для извлечения признаков или структуры.
Почему это важно: богатый источник информации — особенно полезен при глубоком обучении.
3. Текстовые данные
Определение: Подмножество неструктурированных данных, ориентированное исключительно на письменный язык.
-
Примеры: стенограммы чатов, обзоры, статьи, код.
-
Используется в: чат-ботах, реферировании Список инструментов для очистки данных для новичков документов, языковом переводе.
-
Форматы: простой текст, JSON, XML, HTML.
Почему это важно: Способствует решению задач обработки естественного языка (НЛП).
4. Данные изображения
Определение: Визуальные представления на основе пикселей, полученные с помощью датчиков или устройств.
-
Примеры: JPEG, PNG, спутниковые снимки, рентгеновские снимки, фотографии.
-
Используется в: обнаружении объектов, распознавании лиц, медицинской визуализации.
-
Форматы: RGB, оттенки серого, векторизованный ввод.
Почему это важно: Позволяет машинам «видеть» и понимать визуальный мир.
5. Аудиоданные
Определение: Звукозаписи в волновой или частотной форме.
-
Примеры: голосовые команды, подкасты, записи колл-центра.
-
Используется в: распознавании База данных факсов речи, обнаружении эмоций, классификации звуков.
-
Форматы: WAV, MP3, спектрограммы (используются для ввода ML).
Почему это важно: поддерживает работу голосовых помощников, таких как Alexa, Siri и других.
6. Видеоданные
Определение: Последовательности изображений (кадров), объединенные со звуком.
-
Примеры: записи видеонаблюдения, обучающие видео, видеоблоги.
-
Используется в: распознавании действий, обобщении видео, автономных транспортных средствах.
-
Формат данных: последовательности кадров + аудиодорожки.
Почему это важно: объединяет несколько типов данных для комплексного анализа реального мира.
7. Данные временных рядов
Определение: Данные, индексируемые с течением времени и часто собираемые через регулярные промежутки времени.
-
Примеры: цены акций, показатели погоды, данные датчиков Интернета вещей.
-
Используется в: прогнозировании, обнаружении аномалий, предиктивном обслуживании.
-
Структура: метка времени + пары значений.
Почему это важно: Решающее значение имеет для моделей, зависящих от тенденций и последовательностей.
8. Категориальные данные
Определение: данные, которые попадают в предопределенные категории или группы.
-
Примеры: пол (мужской/женский), типы продуктов, почтовые индексы.
-
Используется в: задачах классификации, деревьях решений.
-
Обработка: горячее кодирование или кодирование этикеток.
Почему это важно: Помогает моделям принимать решения на основе различных вариантов.
9. Числовые (количественные) данные
Определение: Измеримые данные, представленные числами.
-
Примеры: возраст, рост, доход, температура.
-
Используется в: регрессии, кластеризации, ранжировании.
-
Типы: Дискретные (отсчеты) или непрерывные (измерения).
Почему это важно: Составляет основу большинства аналитических и прогностических моделей.
Заключение
Модели ИИ опираются на широкий спектр типов данных, каждый из которых подходит для разных приложений. Будь то структурированные данные о продажах для модели прогнозирования или данные изображений для распознавания лиц, понимание этих типов данных является ключом к выбору правильной модели и методов предварительной обработки.