Il peut s'agir de photos étiquetées pour indiquer si elles contiennent un chien ou de phrases écrites accompagnées de notes de bas de page pour indiquer si le mot " basse " fait référence à la musique ou à un poisson . Une fois entraîné , le système peut appliquer ces étiquettes à de nouvelles données , par exemple à un chien sur une photo qui vient d'être téléchargée . Ce processus d'apprentissage d'une machine par l'exemple est appelé apprentissage supervisé et le rôle d'étiquetage de ces exemples est généralement assumé par des travailleurs en ligne , employés par des plateformes comme Amazon Mechanical Turk . L'apprentissage de ces systèmes nécessite généralement de grandes quantités de données , certains systèmes devant parcourir des millions d'exemples pour apprendre à effectuer une tâche efficacement , bien que cela soit de plus en plus possible à l'ère du big data et de l'exploration généralisée des données . Les ensembles de données d'apprentissage sont énormes et leur taille ne cesse de croître - l'ensemble de données Open Images de Google contient environ neuf millions d'images , tandis que son référentiel de vidéos étiquetées YouTube-8M contient sept millions de vidéos étiquetées . ImageNet , l'une des premières bases de données de ce type , compte plus de 14 millions d'images catégorisées . Compilée sur deux ans , elle a été constituée par près de 50 000 personnes - dont la plupart ont été recrutées par le biais d'Amazon Mechanical Turk - qui ont vérifié , trié et étiqueté près d'un milliard d'images candidates . À long terme , l'accès à d'énormes ensembles de données étiquetées pourrait également s'avérer moins important que l'accès à de grandes quantités de puissance de calcul . Ces dernières années , les réseaux adversariaux génératifs ( GAN ) ont été utilisés dans des systèmes d'apprentissage automatique qui ne nécessitent qu'une petite quantité de données étiquetées à côté d'une grande quantité de données non étiquetées qui , comme leur nom l'indique , nécessitent moins de travail manuel pour être préparées .