I set di dati, inclusi dati etichettati e dati non etichettati, vengono utilizzati come base per le applicazioni di machine learning. I dati etichettati sono costituiti da dati di input che sono stati precedentemente contrassegnati con l'output corretto, consentendo a un modello di apprendimento automatico di apprendere dai dati di addestramento precedenti. I dati senza etichetta non contengono output, ma vengono usati come input per addestrare un modello di machine learning. Il set di dati viene utilizzato per addestrare il modello fornendo algoritmi di apprendimento supervisionati o non supervisionati. Nell'apprendimento automatico supervisionato, il set di dati è solitamente etichettato in modo che il modello possa apprendere dai dati e successivamente testare l'accuratezza delle sue previsioni sul set di dati di test. L'apprendimento non supervisionato utilizza dati non etichettati per rilevare modelli e somiglianze di gruppo. Il set di dati viene utilizzato per addestrare e testare la capacità del modello di riconoscere modelli e fare previsioni significative. Inoltre, i set di dati possono essere utilizzati anche per valutare i modelli di machine learning esistenti e futuri. Testando più modelli sullo stesso set di dati, puoi confrontare le prestazioni di diversi modelli e selezionare quello migliore.
Spiegare come vengono utilizzati i set di dati nell'apprendimento automatico.