Zawartość
- Definicja - Co oznaczają dane treningowe?
- Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
- Techopedia wyjaśnia dane szkoleniowe
Definicja - Co oznaczają dane treningowe?
Pomysł wykorzystania danych szkoleniowych w programach uczenia maszynowego jest prostą koncepcją, ale jest również bardzo fundamentalny dla sposobu działania tych technologii. Dane szkoleniowe są początkowym zestawem danych używanych w celu ułatwienia programowi zrozumienia, jak stosować technologie takie jak sieci neuronowe w celu uczenia się i uzyskiwania wyrafinowanych wyników. Można go uzupełnić kolejnymi zestawami danych zwanymi zestawami sprawdzania poprawności i testowania.
Dane treningowe nazywane są również zestawem szkoleniowym, zestawem danych szkoleniowych lub zestawem szkoleniowym.
Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
Techopedia wyjaśnia dane szkoleniowe
Zestaw szkoleniowy to materiał, dzięki któremu komputer uczy się, jak przetwarzać informacje. Uczenie maszynowe wykorzystuje algorytmy - naśladuje zdolności ludzkiego mózgu do przyjmowania różnych danych wejściowych i ważenia ich w celu wywołania aktywacji w mózgu w poszczególnych neuronach. Sztuczne neurony replikują wiele z tego procesu za pomocą oprogramowania - uczenia maszynowego i programów sieci neuronowych, które zapewniają bardzo szczegółowe modele działania naszych ludzkich procesów myślowych.
Mając to na uwadze, dane szkoleniowe można porządkować na różne sposoby. W przypadku sekwencyjnych drzew decyzyjnych i tego rodzaju algorytmów byłby to zestaw surowych lub alfanumerycznych danych, które są klasyfikowane lub w inny sposób manipulowane. Z drugiej strony, dla splotowych sieci neuronowych, które mają związek z przetwarzaniem obrazu i wizją komputerową, zestaw szkoleniowy często składa się z dużej liczby obrazów. Chodzi o to, że ponieważ program uczenia maszynowego jest tak złożony i tak wyrafinowany, wykorzystuje iteracyjne szkolenie na każdym z tych obrazów, aby w końcu móc rozpoznać cechy, kształty, a nawet przedmioty, takie jak ludzie lub zwierzęta. Dane szkoleniowe są absolutnie niezbędne dla procesu - można je traktować jako „pożywienie”, którego system używa do działania.