Dados rotulados, no contexto da Inteligência Artificial (IA) e especificamente no domínio do Google Cloud Machine Learning, referem-se a um conjunto de dados que foi anotado ou marcado com rótulos ou categorias específicas. Esses rótulos servem como base ou referência para o treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina. Ao associar pontos de dados aos seus rótulos correspondentes, o modelo de aprendizado de máquina pode aprender a reconhecer padrões e fazer previsões com base em dados novos e invisíveis.
Os dados rotulados desempenham um papel crucial no aprendizado supervisionado, que é uma abordagem comum no aprendizado de máquina. Na aprendizagem supervisionada, o modelo é treinado em um conjunto de dados rotulado para aprender a relação entre os recursos de entrada e seus rótulos de saída correspondentes. Este processo de treinamento permite que o modelo generalize seu conhecimento e faça previsões precisas sobre dados novos e inéditos.
Para ilustrar esse conceito, vamos considerar um exemplo de tarefa de aprendizado de máquina na área de reconhecimento de imagens. Suponha que queiramos construir um modelo que possa classificar imagens de animais em diferentes categorias, como gatos, cachorros e pássaros. Precisaríamos de um conjunto de dados rotulado onde cada imagem estivesse associada ao seu rótulo correto. Por exemplo, a imagem de um gato seria rotulada como “gato”, a imagem de um cachorro como “cachorro” e assim por diante.
O conjunto de dados rotulado consistiria em uma coleção de imagens e seus rótulos correspondentes. Cada imagem seria representada por um conjunto de características, como valores de pixel ou representações de nível superior extraídas da imagem. Os rótulos indicariam a categoria ou classe correta à qual cada imagem pertence.
Durante a fase de treinamento, o modelo de aprendizado de máquina seria apresentado com o conjunto de dados rotulado. Aprenderia a identificar padrões e relações entre os recursos de entrada e os rótulos correspondentes. O modelo atualizaria seus parâmetros internos para minimizar a diferença entre suas previsões e os rótulos verdadeiros nos dados de treinamento.
Depois que o modelo for treinado, ele poderá ser usado para fazer previsões sobre imagens novas e não vistas. Dada uma imagem não rotulada, o modelo analisaria suas características e preveria o rótulo mais provável com base no conhecimento aprendido do conjunto de dados rotulado. Por exemplo, se o modelo prevê que uma imagem contém um gato, significa que ele reconheceu padrões na imagem que são indicativos de um gato.
Os dados rotulados são um componente fundamental no treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Ele fornece as informações necessárias para que o modelo aprenda e faça previsões precisas. Ao associar pontos de dados aos seus rótulos correspondentes, o modelo pode aprender a reconhecer padrões e generalizar seu conhecimento para dados invisíveis.
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