Съдържание:
Определение - Какво означават данните за обучение?
Идеята за използване на данни за обучение в програми за машинно обучение е проста концепция, но също така е много основна за начина, по който работят тези технологии. Данните за обучение са първоначален набор от данни, използвани за да се помогне на програмата да разбере как да прилага технологии като невронни мрежи, за да научи и да произведе сложни резултати. Той може да бъде допълнен от последващи набори от данни, наречени набори за валидиране и тестване.
Данните за обучение са известни също като набор от тренировки, набор от данни за обучение или набор от обучения.
Techopedia обяснява данните за обучението
Комплектът за обучение е материалът, чрез който компютърът се научава как да обработва информация. Машинното обучение използва алгоритми - имитира способностите на човешкия мозък да приема различни входящи данни и да ги претегля, за да произвежда активации в мозъка, в отделните неврони. Изкуствените неврони възпроизвеждат много от този процес със софтуер - машинно обучение и невронни мрежови програми, които предоставят много подробни модели за това как работят нашите човешки мисловни процеси.
Имайки това предвид, данните за обучение могат да бъдат структурирани по различни начини. За дърветата с последователни решения и тези видове алгоритми би било набор от необработени текстови или буквено-цифрови данни, които се класифицират или манипулират по друг начин. От друга страна, за конволюционните невронни мрежи, които имат връзка с обработката на изображения и компютърното зрение, учебният комплект често се състои от голям брой изображения. Идеята е, че тъй като програмата за машинно обучение е толкова сложна и толкова сложна, тя използва итеративно обучение на всяко от тези изображения, за да може в крайна сметка да може да разпознае функции, форми и дори предмети като хора или животни. Данните за обучението са абсолютно важни за процеса - може да се мисли като "храна", която системата използва за работа.
