Dữ liệu được gắn nhãn, trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI) và cụ thể là trong miền Google Cloud Machine Learning, đề cập đến tập dữ liệu đã được chú thích hoặc đánh dấu bằng các nhãn hoặc danh mục cụ thể. Các nhãn này đóng vai trò là thông tin cơ bản hoặc tài liệu tham khảo cho việc đào tạo các thuật toán học máy. Bằng cách liên kết các điểm dữ liệu với nhãn tương ứng của chúng, mô hình học máy có thể học cách nhận biết các mẫu và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.
Dữ liệu được gắn nhãn đóng một vai trò quan trọng trong học tập có giám sát, đây là một cách tiếp cận phổ biến trong học máy. Trong học có giám sát, mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu được gắn nhãn để tìm hiểu mối quan hệ giữa các tính năng đầu vào và nhãn đầu ra tương ứng của chúng. Quá trình đào tạo này cho phép mô hình khái quát hóa kiến thức của mình và đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.
Để minh họa khái niệm này, hãy xem xét một ví dụ về nhiệm vụ học máy trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh. Giả sử chúng ta muốn xây dựng một mô hình có thể phân loại hình ảnh động vật thành các loại khác nhau như mèo, chó và chim. Chúng tôi sẽ cần một tập dữ liệu được gắn nhãn trong đó mỗi hình ảnh được liên kết với nhãn chính xác của nó. Ví dụ: hình ảnh một con mèo sẽ được gắn nhãn là "mèo", hình ảnh con chó là "chó", v.v.
Tập dữ liệu được gắn nhãn sẽ bao gồm một tập hợp các hình ảnh và nhãn tương ứng của chúng. Mỗi hình ảnh sẽ được biểu thị bằng một tập hợp các đặc điểm, chẳng hạn như giá trị pixel hoặc các biểu diễn cấp cao hơn được trích xuất từ hình ảnh. Các nhãn sẽ chỉ ra đúng danh mục hoặc lớp mà mỗi hình ảnh thuộc về.
Trong giai đoạn đào tạo, mô hình học máy sẽ được trình bày với tập dữ liệu được gắn nhãn. Nó sẽ học cách xác định các mẫu và mối quan hệ giữa các tính năng đầu vào và các nhãn tương ứng. Mô hình sẽ cập nhật các tham số bên trong của nó để giảm thiểu sự khác biệt giữa dự đoán của nó và nhãn thực trong dữ liệu huấn luyện.
Sau khi mô hình được huấn luyện, nó có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán về những hình ảnh mới, chưa được nhìn thấy. Với một hình ảnh chưa được gắn nhãn, mô hình sẽ phân tích các đặc điểm của nó và dự đoán nhãn có khả năng nhất dựa trên kiến thức đã học được từ tập dữ liệu được gắn nhãn. Ví dụ: nếu mô hình dự đoán rằng một hình ảnh có chứa một con mèo, điều đó có nghĩa là nó đã nhận dạng được các mẫu trong hình ảnh biểu thị một con mèo.
Dữ liệu được gắn nhãn là thành phần cơ bản trong việc đào tạo các mô hình học máy. Nó cung cấp thông tin cần thiết để mô hình học hỏi và đưa ra dự đoán chính xác. Bằng cách liên kết các điểm dữ liệu với nhãn tương ứng của chúng, mô hình có thể học cách nhận biết các mẫu và khái quát hóa kiến thức của nó với dữ liệu chưa nhìn thấy.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là gì và nó hoạt động như thế nào với AI?
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Học tập theo nhóm là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Mô hình machine learning có cần giám sát trong quá trình đào tạo không?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Giới thiệu (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Học máy là gì (đi đến chủ đề liên quan)