Une donnée étiquetée, dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA) et plus particulièrement dans le domaine de Google Cloud Machine Learning, fait référence à un ensemble de données qui a été annoté ou marqué avec des étiquettes ou des catégories spécifiques. Ces étiquettes servent de vérité terrain ou de référence pour la formation des algorithmes d’apprentissage automatique. En associant des points de données à leurs étiquettes correspondantes, le modèle d'apprentissage automatique peut apprendre à reconnaître des modèles et à faire des prédictions basées sur de nouvelles données invisibles.
Les données étiquetées jouent un rôle crucial dans l’apprentissage supervisé, qui est une approche courante en apprentissage automatique. Dans l'apprentissage supervisé, le modèle est formé sur un ensemble de données étiqueté pour apprendre la relation entre les entités d'entrée et leurs étiquettes de sortie correspondantes. Ce processus de formation permet au modèle de généraliser ses connaissances et de faire des prédictions précises sur de nouvelles données invisibles.
Pour illustrer ce concept, considérons un exemple de tâche d'apprentissage automatique dans le domaine de la reconnaissance d'images. Supposons que nous souhaitions créer un modèle capable de classer les images d'animaux en différentes catégories, telles que les chats, les chiens et les oiseaux. Nous aurions besoin d'un ensemble de données étiqueté où chaque image est associée à son étiquette correcte. Par exemple, une image d'un chat serait étiquetée comme « chat », une image d'un chien comme « chien », et ainsi de suite.
L'ensemble de données étiqueté serait constitué d'une collection d'images et de leurs étiquettes correspondantes. Chaque image serait représentée par un ensemble de caractéristiques, telles que des valeurs de pixels ou des représentations de niveau supérieur extraites de l'image. Les étiquettes indiqueraient la catégorie ou la classe correcte à laquelle appartient chaque image.
Pendant la phase de formation, le modèle d'apprentissage automatique serait présenté avec l'ensemble de données étiqueté. Il apprendrait à identifier des modèles et des relations entre les caractéristiques d'entrée et les étiquettes correspondantes. Le modèle mettrait à jour ses paramètres internes pour minimiser la différence entre ses prédictions et les véritables étiquettes dans les données d'entraînement.
Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles images inédites. Étant donné une image non étiquetée, le modèle analyserait ses caractéristiques et prédirait l'étiquette la plus probable en fonction des connaissances acquises à partir de l'ensemble de données étiquetées. Par exemple, si le modèle prédit qu’une image contient un chat, cela signifie qu’il a reconnu des motifs dans l’image qui indiquent la présence d’un chat.
Les données étiquetées sont un élément fondamental dans la formation des modèles d'apprentissage automatique. Il fournit les informations nécessaires au modèle pour qu’il puisse apprendre et faire des prédictions précises. En associant des points de données à leurs étiquettes correspondantes, le modèle peut apprendre à reconnaître des modèles et généraliser ses connaissances à des données invisibles.
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