आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के संदर्भ में और विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक लेबल किया गया डेटा, एक डेटासेट को संदर्भित करता है जिसे विशिष्ट लेबल या श्रेणियों के साथ एनोटेट या चिह्नित किया गया है। ये लेबल प्रशिक्षण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए जमीनी सच्चाई या संदर्भ के रूप में काम करते हैं। डेटा बिंदुओं को उनके संबंधित लेबल के साथ जोड़कर, मशीन लर्निंग मॉडल पैटर्न को पहचानना और नए, अनदेखे डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करना सीख सकता है।
लेबल किया गया डेटा पर्यवेक्षित शिक्षण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो मशीन लर्निंग में एक सामान्य दृष्टिकोण है। पर्यवेक्षित शिक्षण में, मॉडल को इनपुट सुविधाओं और उनके संबंधित आउटपुट लेबल के बीच संबंध जानने के लिए एक लेबल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह प्रशिक्षण प्रक्रिया मॉडल को अपने ज्ञान को सामान्य बनाने और नए, अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणी करने की अनुमति देती है।
इस अवधारणा को स्पष्ट करने के लिए, आइए छवि पहचान के क्षेत्र में मशीन सीखने के कार्य के एक उदाहरण पर विचार करें। मान लीजिए कि हम एक ऐसा मॉडल बनाना चाहते हैं जो जानवरों की छवियों को बिल्लियों, कुत्तों और पक्षियों जैसी विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत कर सके। हमें एक लेबल डेटासेट की आवश्यकता होगी जहां प्रत्येक छवि अपने सही लेबल से जुड़ी हो। उदाहरण के लिए, बिल्ली की छवि को "बिल्ली", कुत्ते की छवि को "कुत्ता" इत्यादि के रूप में लेबल किया जाएगा।
लेबल किए गए डेटासेट में छवियों और उनके संबंधित लेबल का संग्रह शामिल होगा। प्रत्येक छवि को सुविधाओं के एक सेट द्वारा दर्शाया जाएगा, जैसे पिक्सेल मान या छवि से निकाले गए उच्च-स्तरीय प्रतिनिधित्व। लेबल सही श्रेणी या वर्ग को इंगित करेंगे जिससे प्रत्येक छवि संबंधित है।
प्रशिक्षण चरण के दौरान, मशीन लर्निंग मॉडल को लेबल किए गए डेटासेट के साथ प्रस्तुत किया जाएगा। यह इनपुट सुविधाओं और संबंधित लेबलों के बीच पैटर्न और संबंधों की पहचान करना सीखेगा। मॉडल अपनी भविष्यवाणियों और प्रशिक्षण डेटा में वास्तविक लेबल के बीच अंतर को कम करने के लिए अपने आंतरिक मापदंडों को अपडेट करेगा।
एक बार मॉडल प्रशिक्षित हो जाने के बाद, इसका उपयोग नई, अनदेखी छवियों पर भविष्यवाणियां करने के लिए किया जा सकता है। एक बिना लेबल वाली छवि को देखते हुए, मॉडल इसकी विशेषताओं का विश्लेषण करेगा और लेबल किए गए डेटासेट से सीखे गए ज्ञान के आधार पर सबसे संभावित लेबल की भविष्यवाणी करेगा। उदाहरण के लिए, यदि मॉडल भविष्यवाणी करता है कि किसी छवि में एक बिल्ली है, तो इसका मतलब है कि उसने छवि में पहचाने गए पैटर्न हैं जो एक बिल्ली के संकेतक हैं।
मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण में लेबल किया गया डेटा एक मूलभूत घटक है। यह मॉडल को सीखने और सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करता है। डेटा बिंदुओं को उनके संबंधित लेबल के साथ जोड़कर, मॉडल पैटर्न को पहचानना सीख सकता है और अनदेखे डेटा के लिए अपने ज्ञान को सामान्यीकृत कर सकता है।
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