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- 定義-ラベル付きデータの意味
- Microsoft AzureとMicrosoft Cloudの紹介|このガイドを通して、クラウドコンピューティングとは何か、Microsoft Azureを使用してクラウドからビジネスを移行および実行する方法を学習します。
- Techopediaはラベル付きデータについて説明します
定義-ラベル付きデータの意味
ラベル付きデータは、特定のプロパティまたは特性、または分類、または含まれるオブジェクトを識別する1つ以上のラベルでタグ付けされたデータの断片の指定です。ラベルを使用すると、教師あり機械学習のセットアップとして知られる特定の種類の機械学習でそのデータが特に役立ちます。
Microsoft AzureとMicrosoft Cloudの紹介|このガイドを通して、クラウドコンピューティングとは何か、Microsoft Azureを使用してクラウドからビジネスを移行および実行する方法を学習します。
Techopediaはラベル付きデータについて説明します
教師あり機械学習では、ラベル付きデータがデータのトレーニングとテストの演習のオリエンテーションとして機能します。教師あり機械学習プログラムは、完全にラベル付けされたデータのセットで開始するか、初期のラベル付けされたデータを使用して、ラベル付けされていない追加のデータを処理します。
教師あり機械学習は次のように機能します。プログラムはラベル付きデータを見て、対応する比較と分析を行います。たとえば、散布グラフにさまざまなラベル付きカテゴリをプロットすることで、機械学習プログラムは、連続するアイテムが1つのカテゴリに分類されるか、別のカテゴリに分類されるかを判断できます。アルゴリズムは、ラベル付けされたデータを意思決定パラダイムの飼料として使用します。これは、ラベルなしデータが使用される教師なし機械学習と呼ばれる異なるタイプの機械学習とは対照的です。教師なし機械学習では、機械学習プログラムは、その自然な特性と特性に従って、ラベルなしでデータを評価する必要があります。