En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Forklar hvordan datasett brukes i maskinlæring. [/INST] Datasett, inkludert merkede data og umerkede data, brukes som grunnlag for maskinlæringsapplikasjoner. Merkede data består av inndata som tidligere er tagget med riktig utdata, slik at en maskinlæringsmodell kan lære fra tidligere treningsdata. Umerkede data inneholder ikke utdata, men brukes som inndata for å trene en maskinlæringsmodell. Datasettet brukes til å trene modellen ved å gi overvåket eller ikke-overvåket læring. I overvåket maskinlæring er datasettet vanligvis merket slik at modellen kan lære fra dataene, og deretter teste nøyaktigheten av sine forutsigelser på testdatasettet. Ikke-overvåket læring bruker umerkede data for å oppdage mønstre og gruppere likheter. Datasettet brukes til å trene og teste modellens evne til å gjenkjenne mønstre og gjøre meningsfulle forutsigelser. I tillegg kan datasett også brukes til å evaluere eksisterende og fremtidige maskinlæringsmodeller. Ved å teste flere modeller på samme datasett, kan du sammenligne ytelsen til forskjellige modeller og velge den beste.