인공지능(AI), 특히 Google Cloud Machine Learning 영역에서 라벨이 지정된 데이터는 특정 라벨이나 카테고리로 주석이 추가되거나 표시된 데이터세트를 의미합니다. 이러한 레이블은 기계 학습 알고리즘 교육을 위한 실제 정보 또는 참조 역할을 합니다. 데이터 포인트를 해당 레이블과 연결함으로써 기계 학습 모델은 패턴을 인식하고 보이지 않는 새로운 데이터를 기반으로 예측하는 방법을 학습할 수 있습니다.
레이블이 지정된 데이터는 기계 학습의 일반적인 접근 방식인 지도 학습에서 중요한 역할을 합니다. 지도 학습에서 모델은 입력 특성과 해당 출력 레이블 간의 관계를 학습하기 위해 레이블이 지정된 데이터 세트에서 훈련됩니다. 이 훈련 과정을 통해 모델은 지식을 일반화하고 새로운, 보이지 않는 데이터에 대해 정확한 예측을 할 수 있습니다.
이 개념을 설명하기 위해 이미지 인식 분야의 기계 학습 작업 예를 살펴보겠습니다. 동물의 이미지를 고양이, 개, 새 등 다양한 카테고리로 분류할 수 있는 모델을 구축한다고 가정해 보겠습니다. 각 이미지가 올바른 레이블과 연결되어 있는 레이블이 지정된 데이터 세트가 필요합니다. 예를 들어, 고양이 이미지에는 '고양이'라는 라벨이 지정되고, 개 이미지에는 '개'라는 라벨이 지정됩니다.
레이블이 지정된 데이터 세트는 이미지 모음과 해당 레이블로 구성됩니다. 각 이미지는 픽셀 값이나 이미지에서 추출된 상위 수준 표현과 같은 일련의 특징으로 표현됩니다. 라벨은 각 이미지가 속한 올바른 카테고리나 클래스를 나타냅니다.
훈련 단계에서 기계 학습 모델은 레이블이 지정된 데이터 세트와 함께 제공됩니다. 입력 기능과 해당 레이블 간의 패턴과 관계를 식별하는 방법을 학습합니다. 모델은 예측과 훈련 데이터의 실제 레이블 간의 차이를 최소화하기 위해 내부 매개변수를 업데이트합니다.
모델이 훈련되면 보이지 않는 새로운 이미지를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 레이블이 지정되지 않은 이미지가 주어지면 모델은 해당 기능을 분석하고 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습된 지식을 기반으로 가장 가능성이 높은 레이블을 예측합니다. 예를 들어, 모델이 이미지에 고양이가 포함되어 있다고 예측하는 경우 이는 이미지에서 고양이를 나타내는 패턴을 인식했음을 의미합니다.
레이블이 지정된 데이터는 기계 학습 모델 학습의 기본 구성 요소입니다. 이는 모델이 학습하고 정확한 예측을 수행하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 데이터 포인트를 해당 레이블과 연결함으로써 모델은 패턴을 인식하고 보이지 않는 데이터에 대한 지식을 일반화하는 방법을 학습할 수 있습니다.
기타 최근 질문 및 답변 EITC/AI/GCML Google Cloud 머신 러닝:
- TTS(텍스트 음성 변환)란 무엇이며 AI와 어떻게 작동하나요?
- 머신러닝에서 대규모 데이터 세트를 작업할 때 제한 사항은 무엇입니까?
- 머신러닝이 대화형 지원을 할 수 있나요?
- TensorFlow 플레이그라운드란 무엇인가요?
- 더 큰 데이터세트가 실제로 무엇을 의미하나요?
- 알고리즘의 하이퍼파라미터의 예는 무엇입니까?
- 앙상블 학습이란 무엇입니까?
- 선택한 기계 학습 알고리즘이 적합하지 않은 경우 어떻게 올바른 알고리즘을 선택할 수 있습니까?
- 기계 학습 모델은 훈련 중에 감독이 필요합니까?
- 신경망 기반 알고리즘에 사용되는 주요 매개변수는 무엇입니까?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning에서 더 많은 질문과 답변 보기
더 많은 질문과 답변:
- 들: 인공 지능
- 프로그램 : EITC/AI/GCML Google Cloud 머신 러닝 (인증 프로그램으로 이동)
- 교훈: 개요 (관련 강의 바로가기)
- 주제 : 머신 러닝이란? (관련 항목으로 이동)