Data berlabel, ing konteks Artificial Intelligence (AI) lan khusus ing domain Google Cloud Machine Learning, nuduhake dataset sing wis dianotasi utawa ditandhani karo label utawa kategori tartamtu. Label kasebut minangka bebener dhasar utawa referensi kanggo nglatih algoritma pembelajaran mesin. Kanthi nggandhengake titik data karo label sing cocog, model pembelajaran mesin bisa sinau ngenali pola lan nggawe prediksi adhedhasar data anyar sing ora katon.
Data sing diwenehi label nduweni peran penting ing pembelajaran sing diawasi, yaiku pendekatan umum ing pembelajaran mesin. Ing pembelajaran sing diawasi, model kasebut dilatih ing dataset berlabel kanggo sinau hubungan antarane fitur input lan label output sing cocog. Proses latihan iki ngidini model kanggo generalize kawruh lan nggawe prediksi akurat ing anyar, data ora katon.
Kanggo nggambarake konsep iki, ayo nimbang conto tugas machine learning ing bidang pangenalan gambar. Upaminipun kita pengin mbangun model sing bisa nggolongake gambar kewan menyang macem-macem kategori kayata kucing, asu, lan manuk. Kita butuh set data berlabel sing saben gambar digandhengake karo label sing bener. Contone, gambar kucing bakal diwenehi label minangka "kucing", gambar asu minangka "asu," lan liya-liyane.
Dataset sing diwenehi label bakal kalebu koleksi gambar lan label sing cocog. Saben gambar bakal diwakili dening sakumpulan fitur, kayata nilai piksel utawa perwakilan tingkat sing luwih dhuwur sing diekstrak saka gambar kasebut. Label kasebut bakal nuduhake kategori utawa kelas sing bener kanggo saben gambar.
Sajrone fase latihan, model pembelajaran mesin bakal ditampilake karo dataset labeled. Bakal sinau kanggo ngenali pola lan hubungan antarane fitur input lan label sing cocog. Model bakal nganyari paramèter internal kanggo nyilikake prabédan antarane prediksi lan label bener ing data latihan.
Sawise model dilatih, bisa digunakake kanggo nggawe prediksi babagan gambar anyar sing ora katon. Diwenehi gambar tanpa label, model bakal nganalisa fitur lan prédhiksi label sing paling mungkin adhedhasar kawruh sing disinaoni saka dataset sing dilabeli. Contone, yen model prédhiksi yen gambar ngandhut kucing, iku tegese wis dikenali pola ing gambar sing nuduhake kucing.
Data sing dilabeli minangka komponen dhasar ing latihan model pembelajaran mesin. Iki menehi informasi sing dibutuhake kanggo model sinau lan nggawe prediksi sing akurat. Kanthi nggandhengake titik data karo label sing cocog, model bisa sinau kanggo ngenali pola lan generalize kawruh kanggo data sing ora katon.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning