Дані з мітками в контексті штучного інтелекту (ШІ) і, зокрема, в домені Google Cloud Machine Learning, стосуються набору даних, який анотовано або позначено певними мітками чи категоріями. Ці мітки служать основною правдою або посиланням для навчання алгоритмів машинного навчання. Пов’язуючи точки даних з відповідними мітками, модель машинного навчання може навчитися розпізнавати закономірності та робити прогнози на основі нових, невідомих даних.
Дані з мітками відіграють вирішальну роль у керованому навчанні, що є поширеним підходом у машинному навчанні. У контрольованому навчанні модель навчається на позначеному наборі даних, щоб дізнатися про зв’язок між вхідними функціями та їхніми відповідними вихідними мітками. Цей процес навчання дозволяє моделі узагальнювати свої знання та робити точні прогнози на основі нових, невідомих даних.
Щоб проілюструвати цю концепцію, давайте розглянемо приклад завдання машинного навчання в області розпізнавання зображень. Припустімо, ми хочемо побудувати модель, яка може класифікувати зображення тварин за різними категоріями, такими як коти, собаки та птахи. Нам знадобиться набір даних із мітками, де кожне зображення буде пов’язано зі своєю правильною міткою. Наприклад, зображення кота буде позначено як "кішка", зображення собаки як "собака" і так далі.
Набір даних з мітками складатиметься з колекції зображень і відповідних міток. Кожне зображення буде представлено набором функцій, наприклад значенням пікселів або представленням більш високого рівня, витягнутим із зображення. Мітки вказуватимуть правильну категорію або клас, до якого належить кожне зображення.
Під час фази навчання модель машинного навчання буде представлена з позначеним набором даних. Він навчиться визначати моделі та зв’язки між вхідними функціями та відповідними мітками. Модель оновила б свої внутрішні параметри, щоб мінімізувати різницю між своїми прогнозами та справжніми мітками в навчальних даних.
Коли модель буде навчена, її можна буде використовувати для прогнозування нових, ще не бачених зображень. Маючи зображення без міток, модель аналізувала б його особливості та передбачала найвірогіднішу мітку на основі своїх знань із позначеного набору даних. Наприклад, якщо модель передбачає, що зображення містить кота, це означає, що вона розпізнає шаблони на зображенні, які вказують на кота.
Дані з мітками є фундаментальним компонентом у навчанні моделей машинного навчання. Він надає необхідну інформацію, щоб модель могла навчатися та робити точні прогнози. Пов’язуючи точки даних з відповідними мітками, модель може навчитися розпізнавати закономірності та узагальнювати свої знання на невидимі дані.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning