在人工智能 (AI) 背景下,特别是在 Google 云机器学习领域,标记数据是指已用特定标签或类别进行注释或标记的数据集。这些标签充当训练机器学习算法的基本事实或参考。通过将数据点与其相应的标签相关联,机器学习模型可以学习识别模式并根据新的、未见过的数据进行预测。
标记数据在监督学习中起着至关重要的作用,监督学习是机器学习中的常见方法。在监督学习中,模型在标记数据集上进行训练,以学习输入特征与其相应的输出标签之间的关系。这个训练过程使模型能够概括其知识并对新的、未见过的数据做出准确的预测。
为了说明这个概念,让我们考虑一个图像识别领域的机器学习任务的例子。假设我们想要建立一个模型,可以将动物图像分为不同的类别,例如猫、狗和鸟。我们需要一个带标签的数据集,其中每个图像都与其正确的标签相关联。例如,猫的图像将被标记为“猫”,狗的图像将被标记为“狗”,等等。
带标签的数据集将由图像及其相应标签的集合组成。每个图像将由一组特征表示,例如从图像中提取的像素值或更高级别的表示。标签将指示每个图像所属的正确类别或类。
在训练阶段,机器学习模型将与标记的数据集一起呈现。它将学习识别输入特征与相应标签之间的模式和关系。该模型将更新其内部参数,以最小化其预测与训练数据中的真实标签之间的差异。
一旦模型经过训练,它就可以用于对新的、未见过的图像进行预测。给定未标记的图像,该模型将分析其特征并根据从标记数据集中学到的知识来预测最可能的标签。例如,如果模型预测图像包含猫,则意味着它已识别图像中指示猫的模式。
标记数据是训练机器学习模型的基本组成部分。它为模型提供学习和做出准确预测所需的信息。通过将数据点与其相应的标签相关联,模型可以学习识别模式并将其知识推广到看不见的数据。
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