Data berlabel, dalam konteks Kecerdasan Buatan (AI) dan khususnya dalam domain Pembelajaran Mesin Google Cloud, mengacu pada kumpulan data yang telah dianotasi atau ditandai dengan label atau kategori tertentu. Label ini berfungsi sebagai kebenaran dasar atau referensi untuk melatih algoritme pembelajaran mesin. Dengan mengaitkan titik data dengan label yang sesuai, model pembelajaran mesin dapat belajar mengenali pola dan membuat prediksi berdasarkan data baru yang belum terlihat.
Data berlabel memainkan peran penting dalam pembelajaran terawasi, yang merupakan pendekatan umum dalam pembelajaran mesin. Dalam pembelajaran yang diawasi, model dilatih pada kumpulan data berlabel untuk mempelajari hubungan antara fitur masukan dan label keluaran yang sesuai. Proses pelatihan ini memungkinkan model untuk menggeneralisasi pengetahuannya dan membuat prediksi akurat terhadap data baru yang tidak terlihat.
Untuk mengilustrasikan konsep ini, mari kita perhatikan contoh tugas pembelajaran mesin di bidang pengenalan gambar. Misalkan kita ingin membuat model yang dapat mengklasifikasikan gambar hewan ke dalam kategori berbeda seperti kucing, anjing, dan burung. Kita memerlukan kumpulan data berlabel yang setiap gambar dikaitkan dengan label yang benar. Misalnya, gambar kucing akan diberi label “kucing”, gambar anjing diberi label “anjing”, dan seterusnya.
Kumpulan data berlabel akan terdiri dari kumpulan gambar dan label yang sesuai. Setiap gambar akan diwakili oleh serangkaian fitur, seperti nilai piksel atau representasi tingkat tinggi yang diekstrak dari gambar. Label akan menunjukkan kategori atau kelas yang benar untuk setiap gambar.
Selama fase pelatihan, model pembelajaran mesin akan disajikan dengan kumpulan data berlabel. Ia akan belajar mengidentifikasi pola dan hubungan antara fitur masukan dan label terkait. Model akan memperbarui parameter internalnya untuk meminimalkan perbedaan antara prediksi dan label sebenarnya dalam data pelatihan.
Setelah model dilatih, model dapat digunakan untuk membuat prediksi pada gambar baru yang tidak terlihat. Jika terdapat gambar yang tidak berlabel, model akan menganalisis fitur-fiturnya dan memprediksi label yang paling mungkin berdasarkan pengetahuan yang dipelajari dari kumpulan data berlabel. Misalnya, jika model memperkirakan suatu gambar berisi kucing, berarti model tersebut mengenali pola dalam gambar yang mengindikasikan adanya kucing.
Data berlabel adalah komponen mendasar dalam melatih model pembelajaran mesin. Ini memberikan informasi yang diperlukan agar model dapat belajar dan membuat prediksi yang akurat. Dengan mengasosiasikan titik data dengan label yang sesuai, model dapat belajar mengenali pola dan menggeneralisasi pengetahuannya pada data yang tidak terlihat.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa itu Text to Speech (TTS) dan bagaimana cara kerjanya dengan AI?
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Lebih banyak pertanyaan dan jawaban:
- Bidang: Kecerdasan Buatan
- Program: Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML (pergi ke program sertifikasi)
- Pelajaran: Pengantar (pergi ke pelajaran terkait)
- Topik: Apa itu pembelajaran mesin (pergi ke topik terkait)