Gekennzeichnete Daten beziehen sich im Kontext der künstlichen Intelligenz (KI) und insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens von Google Cloud auf einen Datensatz, der mit bestimmten Beschriftungen oder Kategorien versehen oder markiert wurde. Diese Bezeichnungen dienen als Grundwahrheit oder Referenz für das Training von Algorithmen für maschinelles Lernen. Durch die Zuordnung von Datenpunkten zu ihren entsprechenden Bezeichnungen kann das Modell des maschinellen Lernens lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen auf der Grundlage neuer, unsichtbarer Daten zu treffen.
Gekennzeichnete Daten spielen eine entscheidende Rolle beim überwachten Lernen, einem gängigen Ansatz beim maschinellen Lernen. Beim überwachten Lernen wird das Modell anhand eines beschrifteten Datensatzes trainiert, um die Beziehung zwischen Eingabemerkmalen und ihren entsprechenden Ausgabebezeichnungen zu lernen. Dieser Trainingsprozess ermöglicht es dem Modell, sein Wissen zu verallgemeinern und genaue Vorhersagen auf der Grundlage neuer, unsichtbarer Daten zu treffen.
Um dieses Konzept zu veranschaulichen, betrachten wir ein Beispiel einer maschinellen Lernaufgabe im Bereich der Bilderkennung. Angenommen, wir möchten ein Modell erstellen, das Bilder von Tieren in verschiedene Kategorien wie Katzen, Hunde und Vögel klassifizieren kann. Wir benötigen einen beschrifteten Datensatz, in dem jedem Bild die richtige Beschriftung zugeordnet ist. Beispielsweise würde ein Bild einer Katze als „Katze“ gekennzeichnet, ein Bild eines Hundes als „Hund“ und so weiter.
Der beschriftete Datensatz würde aus einer Sammlung von Bildern und den entsprechenden Beschriftungen bestehen. Jedes Bild würde durch eine Reihe von Merkmalen dargestellt, z. B. Pixelwerte oder aus dem Bild extrahierte Darstellungen auf höherer Ebene. Die Beschriftungen würden die richtige Kategorie oder Klasse angeben, zu der jedes Bild gehört.
Während der Trainingsphase würde dem maschinellen Lernmodell der beschriftete Datensatz präsentiert. Es würde lernen, Muster und Beziehungen zwischen den Eingabemerkmalen und den entsprechenden Beschriftungen zu identifizieren. Das Modell würde seine internen Parameter aktualisieren, um den Unterschied zwischen seinen Vorhersagen und den wahren Bezeichnungen in den Trainingsdaten zu minimieren.
Sobald das Modell trainiert ist, kann es verwendet werden, um Vorhersagen für neue, noch nie gesehene Bilder zu treffen. Bei einem unbeschrifteten Bild würde das Modell dessen Merkmale analysieren und die wahrscheinlichste Beschriftung basierend auf den erlernten Erkenntnissen aus dem beschrifteten Datensatz vorhersagen. Wenn das Modell beispielsweise vorhersagt, dass ein Bild eine Katze enthält, bedeutet dies, dass es Muster im Bild erkannt hat, die auf eine Katze hinweisen.
Beschriftete Daten sind eine grundlegende Komponente beim Training von Modellen für maschinelles Lernen. Es liefert die notwendigen Informationen, aus denen das Modell lernen und genaue Vorhersagen treffen kann. Durch die Zuordnung von Datenpunkten zu ihren entsprechenden Bezeichnungen kann das Modell lernen, Muster zu erkennen und sein Wissen auf unsichtbare Daten zu übertragen.
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