Ich habe zwei Bedeutungen gefunden, wie „Grundwahrheit“ beim maschinellen Lernen verwendet wird:
- Etwas, das als wahr angenommen werden kann
- Etwas, das zuvor als wahr validiert wurde
Obwohl im Detail ähnlich, können sich die beiden unterscheiden. Vielleicht werden sie synonym verwendet, aber ein Zitat wäre für jede Bedeutung nett. Ich konnte keine Definition in der Literatur finden, die nur in Veröffentlichungen verwendet wurde.
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- I ' Ich bin nur mit informellen, umgangssprachlichen Verwendungen vertraut. Angesichts der Vielfalt spezifischer Definitionen, die hier erwähnt werden, haben Sie möglicherweise mehr Glück, wenn Sie eine Disziplin angeben .
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Der Begriff „Grundwahrheit“ wurde in den Geologie- / Geowissenschaften geprägt, um die Validierung von zu beschreiben Daten, indem Sie ins Feld gehen und „am Boden“ überprüfen. Es wurde in anderen Bereichen übernommen, um den Begriff der Daten auszudrücken, von denen „bekannt“ ist, dass sie korrekt sind. Nach meiner persönlichen Erfahrung ist es in der Biometrie und Computer Vision weit verbreitet. Der Begriff „Grundwahrheitsfehler“ wird ebenfalls häufig verwendet, um die Tatsache zu veranschaulichen, dass das, was wir „wissen“, nicht immer korrekt ist.
Siehe
@article {Dictionary.com2015, title = {Dictionary.coms Lexikon des 21. Jahrhunderts}, Monat = {August}, Tag = {18}, Jahr = {2015}, URL = { http://dictionary.reference.com/browse/ground Wahrheit},}
für eine Online-Definition.
Siehe @book {krig2014computer, title = {Computer Vision Metrics: Umfrage, Taxonomie , and Analysis}, author = {Krig, Scott}, year = {2014}, publisher = {Apress}} Kapitel 7, „Grundwahrheitsdaten, Inhalt, Metriken und Analyse“ für eine Diskussion der Grundwahrheit in Computer Vision – verfügbar in Print- und eBook-Formaten.
Unter thegroundtruthproject.org gibt es einen interessanten Blog.
Die NASA hat ein Glossar mit Begriffen, die die Grundwahrheit enthalten – siehe http://podaac.jpl.nasa.gov/Glossary
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- Haben Sie den Link zu der thegroundtruthproject.org Blog-Beitrag? Thx
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In den meisten Fällen wird es als „real true“ verwendet, z. scikit in Python mit spezifischen Beispielen wie Bilderkennung, z. B. Nunez-Iglesias et al. PLOS One , Zeichenerkennung Luis von Ahn et al. Wissenschaft .
Wie nahe das „echte Wahr“ an einem festen Wert liegt, kann jedoch von der Komplexität der Eingabe abhängen und davon, ob „Referenzdaten weniger genau sind als das zu bewertende Erkennungssystem“ Lopresti und Nagy und eine Suche nach Problemen mit der Bodenbearbeitung könnten weitere Ergebnisse liefern, z. B. diese Übersicht über die Symbolerkennung . (Während angenommen oder validiert sich weitgehend auf eine bestimmte Hypothese / Implementierung beziehen würde.)
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Dies ist nicht genau eine Definition , aber eine kurze, differenzierte Beschreibung der Grundwahrheit beim maschinellen Lernen von James Kobielus bei IBM: http://www.ibmbigdatahub.com/blog/ground-truth-agile-machine-learning
Beim maschinellen Lernen würde ich die Grundwahrheit eher eine vom Menschen definierte Wahrheit oder eine äußere Wahrheit als eine erkenntnistheoretische Wahrheit oder tatsächliche Wahrheit nennen. Die Grundwahrheit ist die Grundlage des überwachten maschinellen Lernens.
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bedeutet „gemäß“ angenommen „. Es wird angenommen, dass die Masse die einzige Referenzspannung in elektrischen Systemen ist. Der Begriff wurde von Informatikern des maschinellen Lernens übernommen, die von Elektrotechnikern geerbt wurden.