O date etichetate, în contextul Inteligenței Artificiale (AI) și în special în domeniul Google Cloud Machine Learning, se referă la un set de date care a fost adnotat sau marcat cu anumite etichete sau categorii. Aceste etichete servesc drept adevăr de bază sau referință pentru antrenarea algoritmilor de învățare automată. Prin asocierea punctelor de date cu etichetele lor corespunzătoare, modelul de învățare automată poate învăța să recunoască tipare și să facă predicții bazate pe date noi, nevăzute.
Datele etichetate joacă un rol crucial în învățarea supravegheată, care este o abordare comună în învățarea automată. În învățarea supravegheată, modelul este antrenat pe un set de date etichetat pentru a afla relația dintre caracteristicile de intrare și etichetele lor de ieșire corespunzătoare. Acest proces de instruire permite modelului să își generalizeze cunoștințele și să facă predicții precise asupra datelor noi, nevăzute.
Pentru a ilustra acest concept, să luăm în considerare un exemplu de sarcină de învățare automată în domeniul recunoașterii imaginilor. Să presupunem că vrem să construim un model care poate clasifica imaginile animalelor în diferite categorii, cum ar fi pisici, câini și păsări. Am avea nevoie de un set de date etichetat în care fiecare imagine este asociată cu eticheta corectă. De exemplu, o imagine a unei pisici ar fi etichetată ca „pisică”, o imagine a unui câine ca „câine” și așa mai departe.
Setul de date etichetat ar consta dintr-o colecție de imagini și etichetele lor corespunzătoare. Fiecare imagine ar fi reprezentată de un set de caracteristici, cum ar fi valorile pixelilor sau reprezentările de nivel superior extrase din imagine. Etichetele ar indica categoria sau clasa corectă căreia îi aparține fiecare imagine.
În timpul fazei de instruire, modelul de învățare automată va fi prezentat cu setul de date etichetat. Ar învăța să identifice modele și relații între caracteristicile de intrare și etichetele corespunzătoare. Modelul și-ar actualiza parametrii interni pentru a minimiza diferența dintre predicțiile sale și etichetele adevărate din datele de antrenament.
Odată ce modelul este antrenat, acesta poate fi folosit pentru a face predicții asupra imaginilor noi, nevăzute. Având în vedere o imagine neetichetată, modelul ar analiza caracteristicile sale și ar prezice eticheta cea mai probabilă pe baza cunoștințelor învățate din setul de date etichetat. De exemplu, dacă modelul prezice că o imagine conține o pisică, înseamnă că are modele recunoscute în imagine care indică o pisică.
Datele etichetate sunt o componentă fundamentală în formarea modelelor de învățare automată. Acesta oferă informațiile necesare pentru ca modelul să învețe și să facă predicții precise. Prin asocierea punctelor de date cu etichetele lor corespunzătoare, modelul poate învăța să recunoască tipare și să își generalizeze cunoștințele la date nevăzute.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning