נתונים מסומנים, בהקשר של בינה מלאכותית (AI) ובמיוחד בתחום של Google Cloud Machine Learning, מתייחס למערך נתונים שצוין או סומן עם תוויות או קטגוריות ספציפיות. תוויות אלו משמשות כאמת היסוד או כהתייחסות לאימון אלגוריתמים של למידת מכונה. על ידי שיוך נקודות נתונים עם התוויות המתאימות שלהן, מודל למידת המכונה יכול ללמוד לזהות דפוסים ולבצע תחזיות על סמך נתונים חדשים שלא נראים.
נתונים מסומנים ממלאים תפקיד מכריע בלמידה מפוקחת, שהיא גישה נפוצה בלמידת מכונה. בלמידה מפוקחת, המודל מאומן על מערך נתונים מסומן כדי ללמוד את הקשר בין תכונות הקלט לבין תוויות הפלט המתאימות להן. תהליך אימון זה מאפשר למודל להכליל את הידע שלו ולבצע תחזיות מדויקות על נתונים חדשים, בלתי נראים.
כדי להמחיש את המושג הזה, הבה נבחן דוגמה למשימת למידת מכונה בתחום זיהוי תמונות. נניח שאנו רוצים לבנות מודל שיכול לסווג תמונות של בעלי חיים לקטגוריות שונות כגון חתולים, כלבים וציפורים. נצטרך מערך נתונים מסומן שבו כל תמונה משויכת לתווית הנכונה שלה. לדוגמה, תמונה של חתול תסומן כ"חתול", תמונה של כלב כ"כלב" וכן הלאה.
מערך הנתונים המסומן יהיה מורכב מאוסף תמונות והתוויות המתאימות להן. כל תמונה תוצג על ידי קבוצה של תכונות, כגון ערכי פיקסלים או ייצוגים ברמה גבוהה יותר שחולצו מהתמונה. התוויות יציינו את הקטגוריה או המחלקה הנכונים שאליהם שייכת כל תמונה.
במהלך שלב ההדרכה, מודל למידת המכונה יוצג עם מערך הנתונים המסומן. הוא ילמד לזהות דפוסים ויחסים בין תכונות הקלט והתוויות המתאימות. המודל יעדכן את הפרמטרים הפנימיים שלו כדי למזער את ההבדל בין התחזיות שלו לבין התוויות האמיתיות בנתוני האימון.
לאחר הכשרה של המודל, ניתן להשתמש בו כדי לבצע תחזיות על תמונות חדשות שלא נראו. בהינתן תמונה ללא תווית, המודל ינתח את תכונותיו וחוזה את התווית הסבירה ביותר בהתבסס על הידע הנלמד שלו ממערך הנתונים המסומן. לדוגמה, אם המודל חוזה שתמונה מכילה חתול, זה אומר שיש לו תבניות מזוהות בתמונה המעידות על חתול.
נתונים מסומנים הם מרכיב בסיסי באימון מודלים של למידת מכונה. הוא מספק את המידע הדרוש למודל ללמוד ממנו ולבצע תחזיות מדויקות. על ידי שיוך נקודות נתונים עם התוויות המתאימות להן, המודל יכול ללמוד לזהות דפוסים ולהכליל את הידע שלו לנתונים בלתי נראים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהו טקסט לדיבור (TTS) וכיצד הוא עובד עם AI?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: מבוא (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: מהי למידת מכונה (עבור לנושא קשור)