Etikedita datumoj, en la kunteksto de Artefarita Inteligenteco (AI) kaj specife en la domajno de Google Cloud Machine Learning, rilatas al datumaro kiu estis komentita aŭ markita per specifaj etikedoj aŭ kategorioj. Ĉi tiuj etikedoj funkcias kiel la grunda vero aŭ referenco por trejnado de maŝinlernado-algoritmoj. Asociante datenpunktojn kun iliaj respondaj etikedoj, la maŝinlernada modelo povas lerni rekoni ŝablonojn kaj fari prognozojn bazitajn sur novaj, neviditaj datumoj.
Etikeditaj datumoj ludas decidan rolon en kontrolita lernado, kio estas ofta aliro en maŝinlernado. En kontrolita lernado, la modelo estas trejnita sur etikedita datumaro por lerni la rilaton inter enirtrajtoj kaj iliaj ekvivalentaj produktaĵetikedoj. Tiu trejnadprocezo permesas al la modelo ĝeneraligi sian scion kaj fari precizajn prognozojn pri novaj, neviditaj datenoj.
Por ilustri ĉi tiun koncepton, ni konsideru ekzemplon de maŝinlernada tasko en la kampo de bildrekono. Supozu, ke ni volas konstrui modelon kiu povas klasifiki bildojn de bestoj en malsamajn kategoriojn kiel ekzemple katoj, hundoj kaj birdoj. Ni bezonus etikeditan datumaron kie ĉiu bildo estas asociita kun sia ĝusta etikedo. Ekzemple, bildo de kato estus etikedita kiel "kato", bildo de hundo kiel "hundo", ktp.
La etikedita datumaro konsistus el kolekto de bildoj kaj iliaj ekvivalentaj etikedoj. Ĉiu bildo estus reprezentita per aro de ecoj, kiel ekzemple pikselaj valoroj aŭ pli altnivelaj reprezentadoj eltiritaj de la bildo. La etikedoj indikus la ĝustan kategorion aŭ klason al kiu ĉiu bildo apartenas.
Dum la trejna fazo, la maŝinlernada modelo estus prezentita kun la etikedita datumaro. Ĝi lernus identigi ŝablonojn kaj rilatojn inter la enigotrajtoj kaj la ekvivalentaj etikedoj. La modelo ĝisdatigus siajn internajn parametrojn por minimumigi la diferencon inter siaj antaŭdiroj kaj la veraj etikedoj en la trejnaj datumoj.
Post kiam la modelo estas trejnita, ĝi povas esti uzata por fari prognozojn pri novaj, neviditaj bildoj. Surbaze de neetikedita bildo, la modelo analizus siajn trajtojn kaj antaŭdirus la plej verŝajnan etikedon bazitan sur sia lernita scio de la etikedita datumaro. Ekzemple, se la modelo antaŭdiras ke bildo enhavas katon, tio signifas ke ĝi rekonis ŝablonojn en la bildo kiuj estas indikaj de kato.
Etikeditaj datumoj estas fundamenta komponanto en trejnado de maŝinlernado-modeloj. Ĝi disponigas la necesajn informojn por la modelo por lerni de kaj fari precizajn prognozojn. Asociante datenpunktojn kun iliaj ekvivalentaj etikedoj, la modelo povas lerni rekoni padronojn kaj ĝeneraligi sian scion al neviditaj datenoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Enkonduko (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Kio estas maŝina lernado (iru al rilata temo)