在人工智慧 (AI) 背景下,特別是在 Google 雲端機器學習領域,標記資料是指已用特定標籤或類別進行註釋或標記的資料集。這些標籤充當訓練機器學習演算法的基本事實或參考。透過將資料點與其對應的標籤相關聯,機器學習模型可以學習識別模式並根據新的、未見過的資料進行預測。
標記資料在監督學習中起著至關重要的作用,監督學習是機器學習中的常見方法。在監督式學習中,模型在標記資料集上進行訓練,以學習輸入特徵與其對應的輸出標籤之間的關係。這個訓練過程使模型能夠概括其知識並對新的、未見過的資料做出準確的預測。
為了說明這個概念,讓我們考慮一個圖像辨識領域的機器學習任務的例子。假設我們想要建立一個模型,可以將動物圖像分為不同的類別,例如貓、狗和鳥。我們需要一個標籤的資料集,其中每個圖像都與其正確的標籤相關聯。例如,貓的圖像將被標記為“貓”,狗的圖像將被標記為“狗”,等等。
帶有標籤的資料集將由圖像及其相應標籤的集合組成。每個影像將由一組特徵表示,例如從影像中提取的像素值或更高層級的表示。標籤將指示每個圖像所屬的正確類別或類別。
在訓練階段,機器學習模型將與標記的資料集一起呈現。它將學習識別輸入特徵與相應標籤之間的模式和關係。該模型將更新其內部參數,以最小化其預測與訓練資料中的真實標籤之間的差異。
一旦模型經過訓練,它就可以用於對新的、未見過的圖像進行預測。給定未標記的圖像,該模型將分析其特徵,並根據從標記資料集中學到的知識來預測最可能的標籤。例如,如果模型預測圖像包含貓,則表示它已識別圖像中指示貓的模式。
標記資料是訓練機器學習模型的基本組成部分。它為模型提供學習和做出準確預測所需的資訊。透過將資料點與其對應的標籤相關聯,模型可以學習識別模式並將其知識推廣到看不見的資料。
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