Una dada etiquetada, en el context de la intel·ligència artificial (IA) i concretament en el domini de Google Cloud Machine Learning, fa referència a un conjunt de dades que s'ha anotat o marcat amb etiquetes o categories específiques. Aquestes etiquetes serveixen com a veritat o referència bàsica per entrenar algorismes d'aprenentatge automàtic. En associar punts de dades amb les seves etiquetes corresponents, el model d'aprenentatge automàtic pot aprendre a reconèixer patrons i fer prediccions basades en dades noves i no vistes.
Les dades etiquetades tenen un paper crucial en l'aprenentatge supervisat, que és un enfocament comú en l'aprenentatge automàtic. En l'aprenentatge supervisat, el model s'entrena en un conjunt de dades etiquetat per conèixer la relació entre les característiques d'entrada i les seves etiquetes de sortida corresponents. Aquest procés d'entrenament permet al model generalitzar el seu coneixement i fer prediccions precises sobre dades noves i no vistes.
Per il·lustrar aquest concepte, considerem un exemple d'una tasca d'aprenentatge automàtic en el camp del reconeixement d'imatges. Suposem que volem construir un model que pugui classificar imatges d'animals en diferents categories, com ara gats, gossos i ocells. Necessitarem un conjunt de dades etiquetat on cada imatge estigui associada amb la seva etiqueta correcta. Per exemple, una imatge d'un gat s'etiquetaria com a "gat", una imatge d'un gos com a "gos", i així successivament.
El conjunt de dades etiquetat consistiria en una col·lecció d'imatges i les seves etiquetes corresponents. Cada imatge estaria representada per un conjunt de característiques, com ara valors de píxels o representacions de nivell superior extretes de la imatge. Les etiquetes indicarien la categoria o classe correcta a la qual pertany cada imatge.
Durant la fase d'entrenament, el model d'aprenentatge automàtic es presentaria amb el conjunt de dades etiquetat. Aprendria a identificar patrons i relacions entre les característiques d'entrada i les etiquetes corresponents. El model actualitzaria els seus paràmetres interns per minimitzar la diferència entre les seves prediccions i les etiquetes reals de les dades d'entrenament.
Un cop entrenat el model, es pot utilitzar per fer prediccions sobre imatges noves i no vistes. Donada una imatge sense etiqueta, el model analitzaria les seves característiques i prediria l'etiqueta més probable en funció dels coneixements apresos del conjunt de dades etiquetat. Per exemple, si el model prediu que una imatge conté un gat, vol dir que té patrons reconeguts a la imatge que són indicatius d'un gat.
Les dades etiquetades són un component fonamental en l'entrenament de models d'aprenentatge automàtic. Proporciona la informació necessària perquè el model aprengui i faci prediccions precises. En associar punts de dades amb les seves etiquetes corresponents, el model pot aprendre a reconèixer patrons i generalitzar el seu coneixement a dades no vistes.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning