A címkézett adat a mesterséges intelligencia (AI) kontextusában, és különösen a Google Cloud Machine Learning tartományában olyan adatkészletre utal, amely megjegyzésekkel vagy címkékkel vagy kategóriákkal van ellátva. Ezek a címkék alapvető igazságként vagy referenciaként szolgálnak a gépi tanulási algoritmusok betanításához. Az adatpontok és a megfelelő címkék társításával a gépi tanulási modell megtanulhatja a minták felismerését, és új, nem látott adatok alapján előrejelzéseket készíthet.
A címkézett adatok döntő szerepet játszanak a felügyelt tanulásban, amely általános megközelítés a gépi tanulásban. A felügyelt tanulás során a modellt egy címkézett adatkészletre tanítják, hogy megtanulják a bemeneti jellemzők és a megfelelő kimeneti címkék közötti kapcsolatot. Ez a képzési folyamat lehetővé teszi a modell számára, hogy általánosítsa tudását, és pontos előrejelzéseket készítsen új, nem látott adatokra.
Ennek a koncepciónak a szemléltetésére vegyünk egy példát egy gépi tanulási feladatra a képfelismerés területén. Tegyük fel, hogy olyan modellt akarunk építeni, amely képes az állatok képeit különböző kategóriákba sorolni, mint például macskák, kutyák és madarak. Szükségünk lenne egy címkézett adatkészletre, ahol minden kép a megfelelő címkéhez van társítva. Például egy macska képét "macska" címkével látják el, egy kutyát "kutyával" és így tovább.
A címkézett adatkészlet képek és a hozzájuk tartozó címkék gyűjteményéből állna. Minden egyes képet jellemzők halmaza reprezentálna, például pixelértékek vagy a képből kinyert magasabb szintű megjelenítések. A címkék a megfelelő kategóriát vagy osztályt jeleznék, amelyhez az egyes képek tartoznak.
A képzési szakaszban a gépi tanulási modell a címkézett adatkészlettel együtt kerül bemutatásra. Megtanulna azonosítani mintákat és kapcsolatokat a bemeneti jellemzők és a megfelelő címkék között. A modell frissítené belső paramétereit, hogy minimalizálja a különbséget az előrejelzései és a betanítási adatok valódi címkéi között.
A modell betanítása után felhasználható arra, hogy előrejelzéseket készítsen új, nem látott képekről. Egy címkézetlen kép esetén a modell elemzi annak jellemzőit, és a címkézett adatkészletből tanult ismeretei alapján megjósolja a legvalószínűbb címkét. Például, ha a modell azt jósolja, hogy egy kép macskát tartalmaz, az azt jelenti, hogy felismert olyan mintákat a képen, amelyek macskát jeleznek.
A címkézett adatok alapvető összetevői a gépi tanulási modellek betanításának. Ez biztosítja a szükséges információkat ahhoz, hogy a modell tanuljon belőle, és pontos előrejelzéseket készíthessen. Az adatpontoknak a megfelelő címkékkel való társításával a modell megtanulhatja a minták felismerését, és általánosíthatja tudását nem látott adatokra.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi az a szövegfelolvasó (TTS), és hogyan működik az AI-val?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben