Un dato etichettato, nel contesto dell'Intelligenza Artificiale (AI) e specificamente nel dominio di Google Cloud Machine Learning, si riferisce a un set di dati che è stato annotato o contrassegnato con etichette o categorie specifiche. Queste etichette fungono da fondamento o riferimento per l'addestramento degli algoritmi di machine learning. Associando i punti dati alle etichette corrispondenti, il modello di machine learning può imparare a riconoscere modelli e fare previsioni basate su dati nuovi e invisibili.
I dati etichettati svolgono un ruolo cruciale nell’apprendimento supervisionato, che è un approccio comune nell’apprendimento automatico. Nell'apprendimento supervisionato, il modello viene addestrato su un set di dati etichettato per apprendere la relazione tra le caratteristiche di input e le corrispondenti etichette di output. Questo processo di training consente al modello di generalizzare le proprie conoscenze e di fare previsioni accurate su dati nuovi e invisibili.
Per illustrare questo concetto, consideriamo un esempio di attività di machine learning nel campo del riconoscimento delle immagini. Supponiamo di voler costruire un modello in grado di classificare le immagini di animali in diverse categorie come gatti, cani e uccelli. Avremmo bisogno di un set di dati etichettato in cui ciascuna immagine sia associata alla sua etichetta corretta. Ad esempio, l'immagine di un gatto verrebbe etichettata come "gatto", l'immagine di un cane come "cane" e così via.
Il set di dati etichettato consisterebbe in una raccolta di immagini e le relative etichette. Ogni immagine sarebbe rappresentata da un insieme di caratteristiche, come valori di pixel o rappresentazioni di livello superiore estratte dall'immagine. Le etichette indicherebbero la categoria o classe corretta a cui appartiene ciascuna immagine.
Durante la fase di addestramento, il modello di apprendimento automatico verrebbe presentato con il set di dati etichettato. Imparerebbe a identificare modelli e relazioni tra le caratteristiche di input e le etichette corrispondenti. Il modello aggiornerebbe i suoi parametri interni per ridurre al minimo la differenza tra le sue previsioni e le etichette reali nei dati di addestramento.
Una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per fare previsioni su immagini nuove e mai viste. Data un'immagine senza etichetta, il modello ne analizzerebbe le caratteristiche e predirebbe l'etichetta più probabile in base alle conoscenze apprese dal set di dati etichettato. Ad esempio, se il modello prevede che un'immagine contenga un gatto, significa che ha riconosciuto modelli nell'immagine che indicano un gatto.
I dati etichettati sono una componente fondamentale nell'addestramento dei modelli di machine learning. Fornisce le informazioni necessarie affinché il modello possa apprendere ed effettuare previsioni accurate. Associando i punti dati alle etichette corrispondenti, il modello può imparare a riconoscere i modelli e generalizzare la sua conoscenza ai dati invisibili.
Altre domande e risposte recenti riguardanti EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Cos'è la sintesi vocale (TTS) e come funziona con l'intelligenza artificiale?
- Quali sono le limitazioni nel lavorare con set di dati di grandi dimensioni nell'apprendimento automatico?
- Il machine learning può fornire assistenza dialogica?
- Cos'è il parco giochi TensorFlow?
- Cosa significa effettivamente un set di dati più grande?
- Quali sono alcuni esempi di iperparametri dell'algoritmo?
- Cos’è l’apprendimento d’insieme?
- Cosa succede se l'algoritmo di machine learning scelto non è adatto e come si può essere sicuri di selezionare quello giusto?
- Un modello di machine learning necessita di supervisione durante il suo addestramento?
- Quali sono i parametri chiave utilizzati negli algoritmi basati sulle reti neurali?
Visualizza altre domande e risposte in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning