Помеченные данные в контексте искусственного интеллекта (ИИ) и, в частности, в области облачного машинного обучения Google относятся к набору данных, который был аннотирован или отмечен определенными метками или категориями. Эти метки служат основой или справочником для обучения алгоритмов машинного обучения. Связывая точки данных с соответствующими метками, модель машинного обучения может научиться распознавать закономерности и делать прогнозы на основе новых, невидимых данных.
Размеченные данные играют решающую роль в контролируемом обучении, которое является распространенным подходом в машинном обучении. При контролируемом обучении модель обучается на помеченном наборе данных, чтобы изучить взаимосвязь между входными объектами и соответствующими им выходными метками. Этот процесс обучения позволяет модели обобщать свои знания и делать точные прогнозы на основе новых, ранее неизвестных данных.
Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, давайте рассмотрим пример задачи машинного обучения в области распознавания изображений. Предположим, мы хотим построить модель, которая сможет классифицировать изображения животных по разным категориям, например, кошкам, собакам и птицам. Нам понадобится помеченный набор данных, в котором каждому изображению будет присвоена правильная метка. Например, изображение кошки будет помечено как «кошка», изображение собаки — «собака» и так далее.
Размеченный набор данных будет состоять из набора изображений и соответствующих им меток. Каждое изображение будет представлено набором функций, таких как значения пикселей или представления более высокого уровня, извлеченные из изображения. Этикетки будут указывать правильную категорию или класс, к которому принадлежит каждое изображение.
На этапе обучения модели машинного обучения будет представлен помеченный набор данных. Он научится выявлять закономерности и связи между входными объектами и соответствующими метками. Модель будет обновлять свои внутренние параметры, чтобы минимизировать разницу между ее прогнозами и истинными метками в обучающих данных.
После обучения модели ее можно использовать для прогнозирования новых, ранее невиданных изображений. Учитывая непомеченное изображение, модель будет анализировать его особенности и прогнозировать наиболее вероятную метку на основе полученных знаний из размеченного набора данных. Например, если модель предсказывает, что изображение содержит кошку, это означает, что она распознала на изображении шаблоны, указывающие на кошку.
Размеченные данные являются фундаментальным компонентом обучения моделей машинного обучения. Он предоставляет модели необходимую информацию для обучения и составления точных прогнозов. Связывая точки данных с соответствующими метками, модель может научиться распознавать закономерности и обобщать свои знания на невидимые данные.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Что такое преобразование текста в речь (TTS) и как оно работает с искусственным интеллектом?
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Что на самом деле означает больший набор данных?
- Каковы примеры гиперпараметров алгоритма?
- Что такое ансамблевое обучение?
- Что делать, если выбранный алгоритм машинного обучения не подходит и как можно убедиться, что выбран правильный?
- Нуждается ли модель машинного обучения в контроле во время обучения?
- Какие ключевые параметры используются в алгоритмах на основе нейронных сетей?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning