人工知能 (AI) のコンテキスト、特に Google Cloud 機械学習の領域におけるラベル付きデータとは、特定のラベルやカテゴリで注釈が付けられたり、マークが付けられたりしたデータセットを指します。これらのラベルは、機械学習アルゴリズムをトレーニングするためのグラウンド トゥルースまたは参照として機能します。データ ポイントを対応するラベルに関連付けることにより、機械学習モデルはパターンを認識し、新しい未知のデータに基づいて予測を行うことを学習できます。
ラベル付きデータは、機械学習の一般的なアプローチである教師あり学習において重要な役割を果たします。教師あり学習では、モデルはラベル付きデータセットでトレーニングされ、入力フィーチャとそれに対応する出力ラベルの間の関係を学習します。このトレーニング プロセスにより、モデルは知識を一般化し、新しい未知のデータに対して正確な予測を行うことができます。
この概念を説明するために、画像認識の分野における機械学習タスクの例を考えてみましょう。動物の画像を猫、犬、鳥などのさまざまなカテゴリに分類できるモデルを構築したいとします。各画像が正しいラベルに関連付けられているラベル付きデータセットが必要になります。たとえば、猫の画像には「cat」、犬の画像には「dog」というラベルが付けられます。
ラベル付きデータセットは、画像のコレクションとそれに対応するラベルで構成されます。各画像は、画像から抽出されたピクセル値や高レベル表現などの一連の特徴によって表されます。ラベルは、各画像が属する正しいカテゴリまたはクラスを示します。
トレーニング段階では、機械学習モデルにはラベル付きのデータセットが表示されます。入力特徴と対応するラベルの間のパターンと関係を識別することを学習します。モデルは内部パラメーターを更新して、その予測とトレーニング データ内の真のラベルの間の差異を最小限に抑えます。
モデルがトレーニングされると、それを使用して、新しい未確認の画像を予測することができます。ラベルのない画像が与えられると、モデルはその特徴を分析し、ラベル付きデータセットから学習した知識に基づいて最も可能性の高いラベルを予測します。たとえば、モデルが画像に猫が含まれていると予測した場合、それは画像内で猫を示すパターンを認識したことを意味します。
ラベル付きデータは、機械学習モデルをトレーニングする際の基本的なコンポーネントです。モデルが学習して正確な予測を行うために必要な情報が提供されます。データ ポイントを対応するラベルに関連付けることにより、モデルはパターンの認識を学習し、その知識を目に見えないデータに一般化できます。
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