En märkt data, i samband med artificiell intelligens (AI) och specifikt inom domänen för Google Cloud Machine Learning, hänvisar till en datauppsättning som har kommenterats eller märkts med specifika etiketter eller kategorier. Dessa etiketter fungerar som grundsanningen eller referens för träning av maskininlärningsalgoritmer. Genom att associera datapunkter med deras motsvarande etiketter kan maskininlärningsmodellen lära sig att känna igen mönster och göra förutsägelser baserat på ny, osynlig data.
Märkt data spelar en avgörande roll i övervakat lärande, vilket är ett vanligt tillvägagångssätt inom maskininlärning. I övervakat lärande tränas modellen på en märkt datauppsättning för att lära sig förhållandet mellan indatafunktioner och deras motsvarande utdataetiketter. Denna träningsprocess gör det möjligt för modellen att generalisera sin kunskap och göra korrekta förutsägelser om nya, osynliga data.
För att illustrera detta koncept, låt oss överväga ett exempel på en maskininlärningsuppgift inom området bildigenkänning. Anta att vi vill bygga en modell som kan klassificera bilder av djur i olika kategorier som katter, hundar och fåglar. Vi skulle behöva en märkt dataset där varje bild är associerad med sin korrekta etikett. Till exempel skulle en bild av en katt märkas som "katt", en bild av en hund som "hund" och så vidare.
Den märkta datamängden skulle bestå av en samling bilder och deras motsvarande etiketter. Varje bild skulle representeras av en uppsättning funktioner, såsom pixelvärden eller representationer på högre nivå som extraherats från bilden. Etiketterna skulle ange rätt kategori eller klass som varje bild tillhör.
Under utbildningsfasen skulle maskininlärningsmodellen presenteras med den märkta datamängden. Det skulle lära sig att identifiera mönster och samband mellan inmatningsfunktionerna och motsvarande etiketter. Modellen skulle uppdatera sina interna parametrar för att minimera skillnaden mellan dess förutsägelser och de sanna etiketterna i träningsdatan.
När modellen väl är tränad kan den användas för att göra förutsägelser om nya, osynliga bilder. Givet en omärkt bild skulle modellen analysera dess egenskaper och förutsäga den mest sannolika etiketten baserat på dess inlärda kunskap från den märkta datamängden. Till exempel, om modellen förutspår att en bild innehåller en katt, betyder det att den har igenkänt mönster i bilden som tyder på en katt.
Märkt data är en grundläggande komponent i träning av maskininlärningsmodeller. Det ger den nödvändiga informationen för modellen att lära av och göra korrekta förutsägelser. Genom att associera datapunkter med deras motsvarande etiketter kan modellen lära sig att känna igen mönster och generalisera sin kunskap till osynliga data.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vad är text till tal (TTS) och hur fungerar det med AI?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning