Data berlabel, dalam konteks Kecerdasan Buatan (AI) dan khususnya dalam domain Pembelajaran Mesin Awan Google, merujuk kepada set data yang telah diberi anotasi atau ditandai dengan label atau kategori tertentu. Label ini berfungsi sebagai kebenaran asas atau rujukan untuk melatih algoritma pembelajaran mesin. Dengan mengaitkan titik data dengan label yang sepadan, model pembelajaran mesin boleh belajar mengenali corak dan membuat ramalan berdasarkan data baharu yang tidak kelihatan.
Data berlabel memainkan peranan penting dalam pembelajaran diselia, yang merupakan pendekatan biasa dalam pembelajaran mesin. Dalam pembelajaran diselia, model dilatih pada set data berlabel untuk mempelajari hubungan antara ciri input dan label output yang sepadan. Proses latihan ini membolehkan model membuat generalisasi pengetahuannya dan membuat ramalan yang tepat pada data baharu yang tidak kelihatan.
Untuk menggambarkan konsep ini, mari kita pertimbangkan contoh tugas pembelajaran mesin dalam bidang pengecaman imej. Katakan kita ingin membina model yang boleh mengklasifikasikan imej haiwan ke dalam kategori yang berbeza seperti kucing, anjing dan burung. Kami memerlukan set data berlabel di mana setiap imej dikaitkan dengan label yang betul. Sebagai contoh, imej kucing akan dilabelkan sebagai "kucing", imej anjing sebagai "anjing", dan sebagainya.
Set data berlabel akan terdiri daripada koleksi imej dan label yang sepadan. Setiap imej akan diwakili oleh satu set ciri, seperti nilai piksel atau perwakilan peringkat lebih tinggi yang diekstrak daripada imej. Label akan menunjukkan kategori atau kelas yang betul untuk setiap imej.
Semasa fasa latihan, model pembelajaran mesin akan dibentangkan dengan set data berlabel. Ia akan belajar untuk mengenal pasti corak dan hubungan antara ciri input dan label yang sepadan. Model akan mengemas kini parameter dalamannya untuk meminimumkan perbezaan antara ramalannya dan label sebenar dalam data latihan.
Setelah model dilatih, ia boleh digunakan untuk membuat ramalan pada imej baharu yang tidak kelihatan. Memandangkan imej tidak berlabel, model akan menganalisis cirinya dan meramalkan label yang paling mungkin berdasarkan pengetahuan yang dipelajari daripada set data berlabel. Sebagai contoh, jika model meramalkan bahawa imej mengandungi kucing, ini bermakna ia telah mengecam corak dalam imej yang menunjukkan kucing.
Data berlabel ialah komponen asas dalam melatih model pembelajaran mesin. Ia menyediakan maklumat yang diperlukan untuk model belajar daripada dan membuat ramalan yang tepat. Dengan mengaitkan titik data dengan label yang sepadan, model boleh belajar mengenal corak dan menyamaratakan pengetahuannya kepada data yang tidak kelihatan.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah teks kepada pertuturan (TTS) dan cara ia berfungsi dengan AI?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML