Τα δεδομένα με ετικέτα, στο πλαίσιο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και συγκεκριμένα στον τομέα του Google Cloud Machine Learning, αναφέρονται σε ένα σύνολο δεδομένων που έχει σχολιαστεί ή επισημανθεί με συγκεκριμένες ετικέτες ή κατηγορίες. Αυτές οι ετικέτες χρησιμεύουν ως η βασική αλήθεια ή αναφορά για την εκπαίδευση αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης. Συσχετίζοντας σημεία δεδομένων με τις αντίστοιχες ετικέτες τους, το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης μπορεί να μάθει να αναγνωρίζει μοτίβα και να κάνει προβλέψεις με βάση νέα, αόρατα δεδομένα.
Τα δεδομένα με ετικέτα διαδραματίζουν κρίσιμο ρόλο στην εποπτευόμενη μάθηση, η οποία είναι μια κοινή προσέγγιση στη μηχανική μάθηση. Στην εποπτευόμενη μάθηση, το μοντέλο εκπαιδεύεται σε ένα επισημασμένο σύνολο δεδομένων για να μάθει τη σχέση μεταξύ των χαρακτηριστικών εισόδου και των αντίστοιχων ετικετών εξόδου τους. Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία επιτρέπει στο μοντέλο να γενικεύει τις γνώσεις του και να κάνει ακριβείς προβλέψεις για νέα, αόρατα δεδομένα.
Για να επεξηγήσουμε αυτήν την έννοια, ας εξετάσουμε ένα παράδειγμα μιας εργασίας μηχανικής μάθησης στον τομέα της αναγνώρισης εικόνας. Ας υποθέσουμε ότι θέλουμε να δημιουργήσουμε ένα μοντέλο που μπορεί να ταξινομήσει εικόνες ζώων σε διαφορετικές κατηγορίες, όπως γάτες, σκύλους και πουλιά. Θα χρειαζόμασταν ένα σύνολο δεδομένων με ετικέτα όπου κάθε εικόνα σχετίζεται με τη σωστή ετικέτα. Για παράδειγμα, μια εικόνα μιας γάτας θα χαρακτηριζόταν ως "γάτα", μια εικόνα ενός σκύλου ως "σκύλος" και ούτω καθεξής.
Το επισημασμένο σύνολο δεδομένων θα αποτελείται από μια συλλογή εικόνων και τις αντίστοιχες ετικέτες τους. Κάθε εικόνα θα αντιπροσωπεύεται από ένα σύνολο χαρακτηριστικών, όπως τιμές pixel ή αναπαραστάσεις υψηλότερου επιπέδου που εξάγονται από την εικόνα. Οι ετικέτες θα έδειχναν τη σωστή κατηγορία ή τάξη στην οποία ανήκει κάθε εικόνα.
Κατά τη φάση της εκπαίδευσης, το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης θα παρουσιαζόταν με το επισημασμένο σύνολο δεδομένων. Θα μάθει να αναγνωρίζει μοτίβα και σχέσεις μεταξύ των χαρακτηριστικών εισόδου και των αντίστοιχων ετικετών. Το μοντέλο θα ενημερώσει τις εσωτερικές του παραμέτρους για να ελαχιστοποιήσει τη διαφορά μεταξύ των προβλέψεών του και των αληθινών ετικετών στα δεδομένα εκπαίδευσης.
Μόλις το μοντέλο εκπαιδευτεί, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να κάνει προβλέψεις σε νέες, αόρατες εικόνες. Με δεδομένη μια εικόνα χωρίς ετικέτα, το μοντέλο θα ανέλυε τα χαρακτηριστικά του και θα πρόβλεψε την πιο πιθανή ετικέτα με βάση τις γνώσεις του από το επισημασμένο σύνολο δεδομένων. Για παράδειγμα, εάν το μοντέλο προβλέπει ότι μια εικόνα περιέχει μια γάτα, σημαίνει ότι έχει αναγνωρίσει μοτίβα στην εικόνα που είναι ενδεικτικά μιας γάτας.
Τα δεδομένα με ετικέτα είναι ένα θεμελιώδες στοιχείο στην εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Παρέχει τις απαραίτητες πληροφορίες για να μάθει το μοντέλο και να κάνει ακριβείς προβλέψεις. Συσχετίζοντας τα σημεία δεδομένων με τις αντίστοιχες ετικέτες τους, το μοντέλο μπορεί να μάθει να αναγνωρίζει μοτίβα και να γενικεύει τις γνώσεις του σε αόρατα δεδομένα.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning