Et mærket data, i sammenhæng med kunstig intelligens (AI) og specifikt i domænet for Google Cloud Machine Learning, refererer til et datasæt, der er blevet kommenteret eller markeret med specifikke etiketter eller kategorier. Disse etiketter tjener som grundsandheden eller referencen til træning af maskinlæringsalgoritmer. Ved at knytte datapunkter til deres tilsvarende etiketter kan maskinlæringsmodellen lære at genkende mønstre og lave forudsigelser baseret på nye, usete data.
Mærkede data spiller en afgørende rolle i overvåget læring, som er en almindelig tilgang i maskinlæring. I overvåget læring trænes modellen på et mærket datasæt for at lære forholdet mellem inputfunktioner og deres tilsvarende outputetiketter. Denne træningsproces giver modellen mulighed for at generalisere sin viden og lave præcise forudsigelser på nye, usete data.
For at illustrere dette koncept, lad os overveje et eksempel på en maskinlæringsopgave inden for billedgenkendelse. Antag, at vi vil bygge en model, der kan klassificere billeder af dyr i forskellige kategorier såsom katte, hunde og fugle. Vi har brug for et mærket datasæt, hvor hvert billede er forbundet med dets korrekte etiket. For eksempel vil et billede af en kat blive mærket som "kat", et billede af en hund som "hund" og så videre.
Det mærkede datasæt ville bestå af en samling billeder og deres tilsvarende etiketter. Hvert billede vil blive repræsenteret af et sæt funktioner, såsom pixelværdier eller repræsentationer på højere niveau, der er udtrukket fra billedet. Etiketterne ville angive den korrekte kategori eller klasse, som hvert billede tilhører.
I løbet af træningsfasen vil maskinlæringsmodellen blive præsenteret med det mærkede datasæt. Det ville lære at identificere mønstre og relationer mellem inputfunktionerne og de tilsvarende etiketter. Modellen vil opdatere sine interne parametre for at minimere forskellen mellem dens forudsigelser og de sande etiketter i træningsdataene.
Når modellen er trænet, kan den bruges til at lave forudsigelser på nye, usete billeder. Givet et umærket billede, ville modellen analysere dens funktioner og forudsige den mest sandsynlige etiket baseret på dens lærte viden fra det mærkede datasæt. For eksempel, hvis modellen forudsiger, at et billede indeholder en kat, betyder det, at den har genkendte mønstre i billedet, der er vejledende for en kat.
Mærkede data er en grundlæggende komponent i træning af maskinlæringsmodeller. Det giver den nødvendige information, som modellen kan lære af og foretage nøjagtige forudsigelser. Ved at associere datapunkter med deres tilsvarende etiketter kan modellen lære at genkende mønstre og generalisere sin viden til usete data.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvad er tekst til tale (TTS), og hvordan fungerer det med kunstig intelligens?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Hvad betyder et større datasæt egentlig?
- Hvad er nogle eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hvad er ensamble learning?
- Hvad hvis en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sikre sig at vælge den rigtige?
- Har en maskinlæringsmodel brug for supervision under træningen?
- Hvad er de vigtigste parametre, der bruges i neurale netværksbaserede algoritmer?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning