Am găsit două semnificații ale modului în care se folosește „adevărul la sol” în învățarea automată:
- Ceva de presupus adevărat
- Ceva validat anterior ca adevărat
Deși similar în detaliu, cele două pot diferi. Poate sunt folosite interschimbabil, dar o citare ar fi frumoasă pentru orice semnificație. Nu am reușit să găsesc o definiție în literatură doar văzând că este folosită în lucrări.
Comentarii
- I ' Sunt familiarizat doar cu utilizările informale, colocviale, dar având în vedere diversitatea definițiilor specifice menționate aici , este posibil să aveți mai mult noroc dacă specificați o disciplină .
Răspuns
Termenul „adevăr de la sol” a fost inventat în științele geologice / pământului pentru a descrie validarea datele ieșind pe teren și verificând „la sol”. A fost adoptat în alte domenii pentru a exprima noțiunea de date despre care se știe că este corectă. Din experiența mea personală, este utilizat pe scară largă în biometrie și viziune pe computer. Termenul „eroare de adevăr de bază” este, de asemenea, utilizat pe scară largă, ilustrând faptul că ceea ce „știm” nu este întotdeauna corect.
Vezi
@article {Dictionary.com2015, titlu = {Dictionary.com „21st Century Lexicon}, month = {Aug}, day = {18}, year = {2015}, url = { http://dictionary.reference.com/browse/ground adevăr},}
pentru o definiție online.
Consultați @book {krig2014computer, title = {Computer Vision Metrics: Survey, Taxonomy , și Analiză}, autor = {Krig, Scott}, anul = {2014}, editor = {Apress}} Capitolul 7, „Date, Adevăr, Conținut, Metrică și Analiză”, pentru o discuție despre adevărul de bază în Computer Vision – disponibil în format tipărit și eBook.
Există un blog interesant la thegroundtruthproject.org
NASA are un glosar de termeni care include adevărul la sol – vezi http://podaac.jpl.nasa.gov/Glossary
Comentarii
- Aveți linkul către postarea de blog thegroundtruthproject.org? Thx
Răspuns
În majoritatea cazurilor este folosit ca „adevărat adevărat” de ex. scikit în Python, cu exemple specifice, cum ar fi recunoașterea imaginii, de ex. Nunez-Iglesias și colab. PLOS One , recunoașterea caracterelor Luis von Ahn și colab. Știință .
Dar cât de aproape este „adevăratul adevărat” de o valoare fixă poate depinde de complexitatea intrării și dacă „datele de referință pot fi mai puțin precise decât sistemul de recunoaștere evaluat” Lopresti și Nagy și o căutare a problemelor de soluționare a terenului ar putea produce rezultate suplimentare, de exemplu, această prezentare generală a recunoașterii simbolurilor . (În timp ce presupus vs. validat s-ar referi în mare măsură la o anumită ipoteză / implementare.)
Răspuns
Aceasta nu este tocmai o definiție , dar o scurtă descriere nuanțată a adevărului de bază în învățarea automată de James Kobielus la IBM: http://www.ibmbigdatahub.com/blog/ground-truth-agile-machine-learning
În cadrul învățării automate, aș numi adevărul la sol un adevăr definit de om sau un adevăr extern, mai degrabă decât un adevăr epistemologic sau adevăr actual. Adevărul de bază este fundamentul învățării automate supravegheate.
Răspuns
Înțeles „conform„ presupusului ””. Se presupune că este solul, deoarece este luată singura tensiune de trimitere în sistemele electrice. Termenul a fost adoptat de informaticieni care lucrează în învățarea automată, care au fost moșteniți de la inginerii electrici.