ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) సందర్భంలో మరియు ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ డొమైన్లో లేబుల్ చేయబడిన డేటా, నిర్దిష్ట లేబుల్లు లేదా వర్గాలతో ఉల్లేఖించబడిన లేదా గుర్తించబడిన డేటాసెట్ను సూచిస్తుంది. ఈ లేబుల్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేదా రిఫరెన్స్గా పనిచేస్తాయి. డేటా పాయింట్లను వాటి సంబంధిత లేబుల్లతో అనుబంధించడం ద్వారా, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ నమూనాలను గుర్తించడం మరియు కొత్త, చూడని డేటా ఆధారంగా అంచనాలు వేయడం నేర్చుకోగలదు.
పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటా కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది, ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్లో సాధారణ విధానం. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసంలో, ఇన్పుట్ ఫీచర్లు మరియు వాటి సంబంధిత అవుట్పుట్ లేబుల్ల మధ్య సంబంధాన్ని తెలుసుకోవడానికి లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్లో మోడల్ శిక్షణ పొందుతుంది. ఈ శిక్షణ ప్రక్రియ మోడల్ దాని జ్ఞానాన్ని సాధారణీకరించడానికి మరియు కొత్త, చూడని డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఈ భావనను వివరించడానికి, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ రంగంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్ యొక్క ఉదాహరణను పరిశీలిద్దాం. జంతువుల చిత్రాలను పిల్లులు, కుక్కలు మరియు పక్షులు వంటి వివిధ వర్గాలలో వర్గీకరించగల నమూనాను మేము నిర్మించాలనుకుంటున్నాము. ప్రతి చిత్రం దాని సరైన లేబుల్తో అనుబంధించబడిన లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్ మాకు అవసరం. ఉదాహరణకు, పిల్లి యొక్క చిత్రం "పిల్లి" అని లేబుల్ చేయబడుతుంది, కుక్క యొక్క చిత్రం "కుక్క" మరియు మొదలైనవి.
లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్ చిత్రాల సేకరణ మరియు వాటి సంబంధిత లేబుల్లను కలిగి ఉంటుంది. ప్రతి చిత్రం పిక్సెల్ విలువలు లేదా చిత్రం నుండి సంగ్రహించబడిన ఉన్నత-స్థాయి ప్రాతినిధ్యాలు వంటి లక్షణాల సమితి ద్వారా సూచించబడుతుంది. లేబుల్లు ప్రతి ఇమేజ్కి చెందిన సరైన వర్గం లేదా తరగతిని సూచిస్తాయి.
శిక్షణ దశలో, లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్తో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ ప్రదర్శించబడుతుంది. ఇది ఇన్పుట్ ఫీచర్లు మరియు సంబంధిత లేబుల్ల మధ్య నమూనాలు మరియు సంబంధాలను గుర్తించడం నేర్చుకుంటుంది. శిక్షణ డేటాలో దాని అంచనాలు మరియు నిజమైన లేబుల్ల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించడానికి మోడల్ దాని అంతర్గత పారామితులను అప్డేట్ చేస్తుంది.
మోడల్ శిక్షణ పొందిన తర్వాత, కొత్త, చూడని చిత్రాలపై అంచనాలను రూపొందించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. లేబుల్ చేయని ఇమేజ్ని ఇచ్చినట్లయితే, మోడల్ దాని లక్షణాలను విశ్లేషిస్తుంది మరియు లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్ నుండి నేర్చుకున్న జ్ఞానం ఆధారంగా చాలా మటుకు లేబుల్ను అంచనా వేస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక చిత్రంలో పిల్లి ఉందని మోడల్ అంచనా వేస్తే, అది పిల్లిని సూచించే చిత్రంలో గుర్తించబడిన నమూనాలను కలిగి ఉందని అర్థం.
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటా ఒక ప్రాథమిక భాగం. ఇది మోడల్ నుండి తెలుసుకోవడానికి మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి అవసరమైన సమాచారాన్ని అందిస్తుంది. డేటా పాయింట్లను వాటి సంబంధిత లేబుల్లతో అనుబంధించడం ద్వారా, మోడల్ నమూనాలను గుర్తించడం మరియు దాని జ్ఞానాన్ని కనిపించని డేటాకు సాధారణీకరించడం నేర్చుకోవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
- TensorBoard అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి