Inhalt
- Definition - Was bedeuten beschriftete Daten?
- Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
- Techopedia erklärt beschriftete Daten
Definition - Was bedeuten beschriftete Daten?
Beschriftete Daten ist eine Bezeichnung für Daten, die mit einer oder mehreren Beschriftungen versehen wurden, die bestimmte Eigenschaften oder Merkmale oder Klassifizierungen oder enthaltene Objekte kennzeichnen. Etiketten machen diese Daten besonders nützlich für bestimmte Arten von maschinellem Lernen, die als überwachte maschinelle Lernkonfigurationen bezeichnet werden.
Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
Techopedia erklärt beschriftete Daten
Beim überwachten maschinellen Lernen dienen beschriftete Daten als Orientierung für Datentraining und Testübungen. Das überwachte maschinelle Lernprogramm kann mit einem Satz vollständig gekennzeichneter Daten beginnen oder anfänglich gekennzeichnete Daten verwenden, um mit zusätzlichen nicht gekennzeichneten Daten zu arbeiten.
So funktioniert das überwachte maschinelle Lernen - das Programm prüft die beschrifteten Daten und führt entsprechende Vergleiche und Analysen durch. Beispielsweise kann das maschinelle Lernprogramm durch Zeichnen verschiedener gekennzeichneter Kategorien in einem Streudiagramm dazu beitragen, festzustellen, ob aufeinanderfolgende Elemente in die eine oder andere Kategorie fallen. Die Algorithmen verwenden die gekennzeichneten Daten als Entscheidungsgrundlage. Dies steht im Gegensatz zu einer anderen Art des maschinellen Lernens, dem unbeaufsichtigten maschinellen Lernen, bei dem nicht gekennzeichnete Daten verwendet werden. Beim unbeaufsichtigten maschinellen Lernen muss das maschinelle Lernprogramm Daten ohne Etiketten gemäß ihren natürlichen Eigenschaften und Merkmalen auswerten.