Gelabelde gegevens verwijzen, in de context van kunstmatige intelligentie (AI) en specifiek in het domein van Google Cloud Machine Learning, naar een dataset die is geannoteerd of gemarkeerd met specifieke labels of categorieën. Deze labels dienen als basiswaarheid of referentie voor het trainen van machine learning-algoritmen. Door datapunten aan de bijbehorende labels te koppelen, kan het machine learning-model patronen leren herkennen en voorspellingen doen op basis van nieuwe, onzichtbare gegevens.
Gelabelde gegevens spelen een cruciale rol bij begeleid leren, wat een gebruikelijke aanpak is bij machinaal leren. Bij begeleid leren wordt het model getraind op een gelabelde dataset om de relatie tussen invoerfuncties en de bijbehorende uitvoerlabels te leren. Dankzij dit trainingsproces kan het model zijn kennis generaliseren en nauwkeurige voorspellingen doen op basis van nieuwe, onzichtbare gegevens.
Laten we, om dit concept te illustreren, een voorbeeld bekijken van een machine learning-taak op het gebied van beeldherkenning. Stel dat we een model willen bouwen dat afbeeldingen van dieren in verschillende categorieën kan indelen, zoals katten, honden en vogels. We hebben een gelabelde dataset nodig waarin elke afbeelding aan het juiste label is gekoppeld. Een afbeelding van een kat zou bijvoorbeeld worden bestempeld als 'kat', een afbeelding van een hond als 'hond', enzovoort.
De gelabelde dataset zou bestaan uit een verzameling afbeeldingen en de bijbehorende labels. Elke afbeelding zou worden weergegeven door een reeks kenmerken, zoals pixelwaarden of representaties op een hoger niveau die uit de afbeelding worden gehaald. De labels geven de juiste categorie of klasse aan waartoe elke afbeelding behoort.
Tijdens de trainingsfase zou het machine learning-model worden gepresenteerd met de gelabelde dataset. Het zou leren patronen en relaties te identificeren tussen de invoerkenmerken en de bijbehorende labels. Het model zou de interne parameters bijwerken om het verschil tussen de voorspellingen en de echte labels in de trainingsgegevens te minimaliseren.
Zodra het model is getraind, kan het worden gebruikt om voorspellingen te doen over nieuwe, ongeziene beelden. Gegeven een ongelabeld beeld zou het model de kenmerken ervan analyseren en het meest waarschijnlijke label voorspellen op basis van de geleerde kennis uit de gelabelde dataset. Als het model bijvoorbeeld voorspelt dat een afbeelding een kat bevat, betekent dit dat het patronen in de afbeelding herkent die indicatief zijn voor een kat.
Gelabelde gegevens zijn een fundamenteel onderdeel bij het trainen van machine learning-modellen. Het biedt de nodige informatie waar het model van kan leren en nauwkeurige voorspellingen kan doen. Door datapunten te associëren met de bijbehorende labels, kan het model patronen leren herkennen en zijn kennis generaliseren naar onzichtbare gegevens.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning