Označeni podaci, u kontekstu umjetne inteligencije (AI), a posebno u domeni Google Cloud Machine Learning, odnose se na skup podataka koji je označen ili označen određenim oznakama ili kategorijama. Ove oznake služe kao temeljna istina ili referenca za obuku algoritama mašinskog učenja. Povezivanjem tačaka podataka sa njihovim odgovarajućim oznakama, model mašinskog učenja može naučiti da prepozna obrasce i pravi predviđanja na osnovu novih, nevidljivih podataka.
Označeni podaci igraju ključnu ulogu u učenju pod nadzorom, što je uobičajen pristup u mašinskom učenju. U nadziranom učenju, model se obučava na označenom skupu podataka kako bi naučio odnos između ulaznih karakteristika i njihovih odgovarajućih izlaznih oznaka. Ovaj proces obuke omogućava modelu da generalizuje svoje znanje i pravi tačna predviđanja na osnovu novih, nevidljivih podataka.
Da bismo ilustrirali ovaj koncept, razmotrimo primjer zadatka mašinskog učenja u području prepoznavanja slika. Pretpostavimo da želimo da napravimo model koji može klasifikovati slike životinja u različite kategorije kao što su mačke, psi i ptice. Trebao bi nam označeni skup podataka gdje je svaka slika povezana sa svojom ispravnom oznakom. Na primjer, slika mačke bi bila označena kao "mačka", slika psa kao "pas" i tako dalje.
Označeni skup podataka bi se sastojao od kolekcije slika i njihovih odgovarajućih oznaka. Svaka slika bi bila predstavljena skupom karakteristika, kao što su vrijednosti piksela ili reprezentacije višeg nivoa izvučene iz slike. Oznake bi označavale ispravnu kategoriju ili klasu kojoj svaka slika pripada.
Tokom faze obuke, model mašinskog učenja će biti predstavljen sa označenim skupom podataka. Naučilo bi da identifikuje obrasce i odnose između ulaznih karakteristika i odgovarajućih oznaka. Model bi ažurirao svoje interne parametre kako bi minimizirao razliku između svojih predviđanja i istinitih oznaka u podacima o obuci.
Nakon što je model obučen, može se koristiti za predviđanje novih, nevidljivih slika. S obzirom na neoznačenu sliku, model bi analizirao njegove karakteristike i predvidio najvjerovatniju oznaku na osnovu naučenog znanja iz označenog skupa podataka. Na primjer, ako model predviđa da slika sadrži mačku, to znači da je prepoznao uzorke na slici koji ukazuju na mačku.
Označeni podaci su osnovna komponenta u obuci modela mašinskog učenja. Pruža potrebne informacije za model da uči i pravi tačna predviđanja. Povezivanjem tačaka podataka sa njihovim odgovarajućim oznakama, model može naučiti prepoznati obrasce i generalizirati svoje znanje na nevidljive podatke.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Više pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
- Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)