Yapay Zeka (AI) bağlamında ve özellikle Google Cloud Makine Öğrenimi alanında etiketlenmiş veriler, belirli etiketler veya kategorilerle açıklama eklenmiş veya işaretlenmiş bir veri kümesini ifade eder. Bu etiketler, makine öğrenimi algoritmalarının eğitimi için temel gerçek veya referans görevi görür. Makine öğrenimi modeli, veri noktalarını karşılık gelen etiketlerle ilişkilendirerek kalıpları tanımayı ve yeni, görünmeyen verilere dayalı tahminler yapmayı öğrenebilir.
Etiketli veriler, makine öğreniminde yaygın bir yaklaşım olan denetimli öğrenmede çok önemli bir rol oynar. Denetimli öğrenmede model, girdi özellikleri ile bunlara karşılık gelen çıktı etiketleri arasındaki ilişkiyi öğrenmek için etiketli bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Bu eğitim süreci, modelin bilgisini genelleştirmesine ve yeni, görülmemiş veriler üzerinde doğru tahminler yapmasına olanak tanır.
Bu kavramı açıklamak için görüntü tanıma alanındaki bir makine öğrenimi görevi örneğini ele alalım. Hayvan resimlerini kedi, köpek ve kuş gibi farklı kategorilere ayırabilen bir model oluşturmak istediğimizi varsayalım. Her görüntünün kendi doğru etiketiyle ilişkilendirildiği etiketli bir veri kümesine ihtiyacımız var. Örneğin, bir kedi resmi "kedi", bir köpek resmi "köpek" vb. olarak etiketlenir.
Etiketli veri kümesi, bir resim koleksiyonundan ve bunlara karşılık gelen etiketlerden oluşacaktır. Her görüntü, piksel değerleri veya görüntüden çıkarılan üst düzey temsiller gibi bir dizi özellik ile temsil edilecektir. Etiketler, her görselin ait olduğu doğru kategoriyi veya sınıfı gösterir.
Eğitim aşamasında makine öğrenimi modeli etiketli veri kümesiyle sunulacaktır. Giriş özellikleri ve karşılık gelen etiketler arasındaki kalıpları ve ilişkileri tanımlamayı öğrenecektir. Model, tahminleri ile eğitim verilerindeki gerçek etiketler arasındaki farkı en aza indirmek için dahili parametrelerini güncelleyecektir.
Model eğitildikten sonra yeni, görülmemiş görüntüler üzerinde tahminlerde bulunmak için kullanılabilir. Etiketlenmemiş bir görüntü verildiğinde model, onun özelliklerini analiz edecek ve etiketli veri kümesinden öğrenilen bilgilere dayanarak en olası etiketi tahmin edecektir. Örneğin, model bir görselin bir kedi içerdiğini tahmin ediyorsa bu, görselde bir kediyi işaret eden desenleri tanıdığı anlamına gelir.
Etiketli veriler, makine öğrenimi modellerinin eğitiminde temel bir bileşendir. Modelin öğrenmesi ve doğru tahminler yapması için gerekli bilgileri sağlar. Model, veri noktalarını karşılık gelen etiketlerle ilişkilendirerek kalıpları tanımayı öğrenebilir ve bilgisini görünmeyen verilere genelleyebilir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin
Daha fazla soru ve cevap:
- Alan: Yapay Zeka
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi (sertifikasyon programına git)
- Ders: Giriş (ilgili derse git)
- Konu: Makine öğrenimi nedir (ilgili konuya git)