ეტიკეტირებული მონაცემები, ხელოვნური ინტელექტის (AI) კონტექსტში და კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ის დომენში, ეხება მონაცემთა ბაზას, რომელიც ანოტირებულია ან მონიშნულია კონკრეტული ეტიკეტებით ან კატეგორიებით. ეს ეტიკეტები ემსახურება როგორც საფუძველი სიმართლეს ან მითითებას მანქანური სწავლების ალგორითმების სწავლებისთვის. მონაცემთა წერტილების შესაბამის ეტიკეტებთან ასოცირებით, მანქანათმცოდნეობის მოდელს შეუძლია ისწავლოს შაბლონების ამოცნობა და პროგნოზების გაკეთება ახალ, უხილავ მონაცემებზე დაყრდნობით.
მარკირებული მონაცემები გადამწყვეტ როლს თამაშობს ზედამხედველობით სწავლაში, რაც ჩვეულებრივი მიდგომაა მანქანათმცოდნეობაში. ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლებისას მოდელი ივარჯიშება ეტიკეტირებულ მონაცემთა ბაზაზე, რათა შეისწავლოს კავშირი შეყვანის მახასიათებლებსა და მათ შესაბამის გამომავალ ლეიბლებს შორის. ტრენინგის ეს პროცესი საშუალებას აძლევს მოდელს განაზოგადოს თავისი ცოდნა და გააკეთოს ზუსტი პროგნოზები ახალ, უხილავ მონაცემებზე.
ამ კონცეფციის საილუსტრაციოდ, მოდით განვიხილოთ მანქანური სწავლების დავალების მაგალითი გამოსახულების ამოცნობის სფეროში. დავუშვათ, ჩვენ გვინდა ავაშენოთ მოდელი, რომელსაც შეუძლია ცხოველების სურათების კლასიფიკაცია სხვადასხვა კატეგორიებად, როგორიცაა კატები, ძაღლები და ფრინველები. ჩვენ დაგვჭირდება ეტიკეტირებული მონაცემთა ნაკრები, სადაც თითოეული სურათი ასოცირდება მის სწორ ეტიკეტთან. მაგალითად, კატის გამოსახულებას ეწოდა "კატა", ძაღლის გამოსახულება "ძაღლი" და ა.შ.
ეტიკეტირებული მონაცემთა ნაკრები შედგებოდა სურათების კოლექციისგან და მათი შესაბამისი ეტიკეტებისგან. თითოეული სურათი წარმოდგენილი იქნება ფუნქციების ნაკრებით, როგორიცაა პიქსელის მნიშვნელობები ან გამოსახულებისგან ამოღებული უფრო მაღალი დონის წარმოდგენები. ეტიკეტები მიუთითებს სწორ კატეგორიას ან კლასს, რომელსაც ეკუთვნის თითოეული სურათი.
ტრენინგის ფაზაში, მანქანათმცოდნეობის მოდელი წარმოდგენილი იქნება ეტიკეტირებული მონაცემთა ნაკრებით. ის ისწავლის შეყვანის მახასიათებლებსა და შესაბამის ეტიკეტებს შორის შაბლონებისა და ურთიერთობების ამოცნობას. მოდელი განაახლებს თავის შიდა პარამეტრებს, რათა მინიმუმამდე დაიყვანოს განსხვავება მის პროგნოზებსა და ნამდვილ ეტიკეტებს შორის სასწავლო მონაცემებში.
მოდელის მომზადების შემდეგ, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას ახალ, უხილავ სურათებზე პროგნოზების გასაკეთებლად. არალეიბლირებული სურათის გათვალისწინებით, მოდელი აანალიზებს მის მახასიათებლებს და იწინასწარმეტყველებს ყველაზე სავარაუდო ეტიკეტს ეტიკეტირებული მონაცემთა ნაკრებიდან მიღებული ცოდნის საფუძველზე. მაგალითად, თუ მოდელი პროგნოზირებს, რომ გამოსახულება შეიცავს კატას, ეს ნიშნავს, რომ მას აქვს ამოცნობილი ნიმუშები გამოსახულებაში, რომლებიც მიუთითებს კატაზე.
მარკირებული მონაცემები ფუნდამენტური კომპონენტია მანქანათმცოდნეობის მოდელების ტრენინგში. ის გვაწვდის აუცილებელ ინფორმაციას, რომ მოდელი ისწავლოს და გააკეთოს ზუსტი პროგნოზები. მონაცემთა წერტილების შესაბამის ეტიკეტებთან ასოცირებით, მოდელს შეუძლია ისწავლოს შაბლონების ამოცნობა და ცოდნის განზოგადება უხილავ მონაცემებზე.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- რა არის ტექსტი მეტყველებამდე (TTS) და როგორ მუშაობს ის AI-სთან?
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა არის ანსამბლური სწავლება?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში
მეტი კითხვა და პასუხი:
- საველე: ხელოვნური ინტელექტი
- პროგრამა: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (გადადით სასერტიფიკაციო პროგრამაზე)
- გაკვეთილი: შესავალი (გადადით შესაბამის გაკვეთილზე)
- თემა: რა არის მანქანა სწავლა (გადადით შესაბამის თემაზე)