He encontrado dos significados de cómo se utiliza la «verdad fundamental» en el aprendizaje automático:
- Algo que debe asumirse como verdadero
- Algo previamente validado como verdadero
Aunque son similares en detalle, los dos pueden diferir. Tal vez se usen indistintamente, pero una cita sería buena para cualquier significado. No he podido encontrar una definición en la literatura solo porque se usa en artículos.
Comentarios
- I ' Solo estoy familiarizado con los usos coloquiales e informales, pero dada la diversidad de definiciones específicas mencionadas aquí , es posible que tenga más suerte si especifica una disciplina .
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El término «verdad fundamental» se acuñó en las ciencias geológicas / terrestres para describir la validación de datos saliendo al campo y comprobando «sobre el terreno». Se ha adoptado en otros campos para expresar la noción de datos que se «sabe» que son correctos. En mi experiencia personal, se usa ampliamente en biometría y visión por computadora. El término «error de verdad fundamental» también se utiliza ampliamente, lo que ilustra el hecho de que lo que «sabemos» no siempre es correcto.
Consulte
@article {Dictionary.com2015, title = {Dictionary.com «s 21st Century Lexicon}, mes = {agosto}, día = {18}, año = {2015}, url = { http://dictionary.reference.com/browse/ground truth},}
para obtener una definición en línea.
Consulte @book {krig2014computer, title = {Métricas de visión por computadora: encuesta, taxonomía , and Analysis}, author = {Krig, Scott}, year = {2014}, publisher = {Apress}} Capítulo 7, «Ground Truth Data, Content, Metrics and Analysis» para una discusión de la verdad fundamental en Computer Vision – disponible en formatos impresos y de libros electrónicos.
Hay un blog interesante en thegroundtruthproject.org
La NASA tiene un glosario de términos que incluye la verdad básica – ver http://podaac.jpl.nasa.gov/Glossary
Comentarios
- ¿Tiene el enlace a la entrada del blog thegroundtruthproject.org? Thx
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En la mayoría de los casos, se usa como «verdadero verdadero», p. ej. scikit en Python, con ejemplos específicos como el reconocimiento de imágenes, por ejemplo, Nunez-Iglesias et al. PLOS One , reconocimiento de caracteres Luis von Ahn et al. Ciencia .
Pero qué tan cerca está el «verdadero verdadero» de un valor fijo puede depender de la complejidad de la entrada y si «los datos de referencia pueden ser menos precisos que el sistema de reconocimiento que se está evaluando» Lopresti y Nagy y una búsqueda de problemas de verificación del terreno podrían generar más resultados, por ejemplo, esta descripción general del reconocimiento de símbolos . (Mientras que asumido versus validado se referiría en gran medida a una hipótesis / implementación en particular).
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Esta no es exactamente una definición , sino una descripción breve y matizada de la verdad fundamental en el aprendizaje automático por James Kobielus en IBM: http://www.ibmbigdatahub.com/blog/ground-truth-agile-machine-learning
Dentro del aprendizaje automático, yo llamaría verdad fundamental a una verdad definida por humanos o una verdad externa en lugar de una verdad epistemológica o una verdad real. La verdad básica es la base del aprendizaje automático supervisado.
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Significado “de acuerdo con el“ supuesto ””. El supuesto es el suelo, como se toma como único voltaje de referencia en los sistemas eléctricos. El término fue adoptado por científicos informáticos que trabajan en aprendizaje automático y heredados de ingenieros eléctricos.