Cosa significa "Dati etichettati"?
Indice
I dati etichettati sono un tipo di informazione che è stata contrassegnata con specifici tag o categorie. Questo aiuta i computer a capire cosa rappresentano i dati. Per esempio, in un progetto che riguarda foto di animali, un'immagine etichettata potrebbe essere contrassegnata come "cane", "gatto" o "uccello". In questo modo, quando un computer guarda l'immagine, sa già quale animale c'è dentro.
Importanza dei Dati Etichettati
I dati etichettati sono essenziali per addestrare i modelli di machine learning. Questi modelli imparano guardando esempi già categorizzati, il che li aiuta a fare previsioni o decisioni su nuovi dati. La qualità e la quantità dei dati etichettati possono influenzare molto quanto bene il modello si comporta.
Sfide con i Dati Etichettati
Ottenere dati etichettati può essere difficile e richiedere tempo. Spesso serve che esperti guardino i dati e assegnino i tag giusti. Questo può portare a situazioni in cui non ci sono abbastanza dati etichettati disponibili per l'addestramento, il che può ostacolare la capacità del modello di imparare effettivamente.
Uso dei Dati Non Etichettati
Negli ultimi metodi, i ricercatori cercano modi per usare i dati non etichettati, che sono dati che non sono stati contrassegnati, insieme ai dati etichettati. Applicando tecniche diverse, possono comunque addestrare i modelli in modo efficace anche quando gli esempi etichettati sono limitati. Questo approccio aiuta a ottimizzare il processo di apprendimento e assicura che informazioni preziose non vengano sprecate.