Les données d’apprentissage sont un ensemble de données utilisées pour apprendre à un système d’IA comment effectuer une certaine tâche. Ces données sont utilisées pour former le système, afin qu’il puisse apprendre à reconnaître des modèles et à faire des prédictions. Les données d’apprentissage sont généralement étiquetées, ce qui signifie qu’elles ont été étiquetées avec le résultat souhaité afin que le système puisse apprendre à produire ce résultat.
Il existe différents types de données d’apprentissage qui peuvent être utilisées pour différentes tâches. Par exemple, les données étiquetées sont utilisées pour les tâches d’apprentissage supervisé, tandis que les données non étiquetées sont utilisées pour les tâches d’apprentissage non supervisé. En outre, il existe des données structurées et non structurées, qui sont utilisées à des fins différentes.
L’utilisation de données de formation permet de former des modèles en utilisant moins de ressources, car les données peuvent être utilisées pour identifier des modèles et faire des prédictions. En outre, l’utilisation de données permet le développement de modèles plus précis, car les données peuvent fournir une meilleure compréhension de la façon dont le système devrait se comporter.
L’un des principaux défis de l’utilisation des données de formation est qu’il peut être coûteux et long de collecter et d’étiqueter les données. De plus, l’étiquetage des données peut être difficile et prendre du temps, et il peut être difficile de s’assurer que les données sont exactes.
Les données peuvent être recueillies à partir d’une variété de sources, y compris les bases de données publiques, les enquêtes et les ensembles de données existants. En outre, les données peuvent être collectées à partir de sources internes à l’entreprise, telles que les interactions avec les clients et les registres des ventes.
Avant que les données de formation puissent être utilisées, elles doivent être préparées de manière à être adaptées à la tâche. Cela peut inclure le nettoyage des données, leur codage et leur division en ensembles de formation et de test.
L’augmentation des données est une technique utilisée pour améliorer la performance d’un modèle en augmentant la quantité de données de formation disponibles. Cela peut être fait en générant des données supplémentaires par diverses méthodes, telles que l’ajout de bruit ou le recadrage d’images.
L’apprentissage automatique est un processus qui utilise des données d’apprentissage pour automatiser le processus d’apprentissage d’un modèle. Ce processus peut être utilisé pour réduire le temps et les ressources nécessaires à la création d’un modèle.
Les données d’apprentissage sont importantes car elles nous permettent de construire des modèles capables de se généraliser à de nouvelles données. Si nous disposons d’un modèle formé sur un ensemble de données restreint, il est probable qu’il s’adapte trop à cet ensemble de données et que ses performances soient médiocres sur de nouvelles données. En revanche, si un modèle est formé sur un ensemble de données important et diversifié, il est plus susceptible d’apprendre les modèles sous-jacents et d’être capable de généraliser à de nouvelles données.
Il existe de nombreux types de données qui peuvent être utilisées pour l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle (IA). Ces données peuvent provenir de diverses sources, notamment de capteurs, d’images, de textes et d’enregistrements audio. Les données peuvent être étiquetées ou non étiquetées, et elles peuvent être statiques ou dynamiques.
Les données d’apprentissage dans CNN sont un ensemble d’images qui sont utilisées pour entraîner le réseau à reconnaître des modèles. Le réseau apprend à reconnaître des modèles en regardant les données d’entraînement et en trouvant des modèles communs.
Les quatre types de données de test sont : les données de formation, les données de validation, les données de test et les données de production.
Les données de formation sont utilisées pour former un modèle et consistent en un ensemble de paires d’entrées/sorties à partir desquelles le modèle peut apprendre. Les données de validation sont utilisées pour ajuster le modèle et consistent en un ensemble de paires d’entrée/sortie que le modèle peut utiliser pour tester sa précision. Les données de test sont utilisées pour évaluer les performances du modèle et consistent en un ensemble de paires d’entrées/sorties que le modèle n’a jamais vues auparavant. Les données de production sont utilisées pour faire des prédictions dans le monde réel et consistent en un ensemble de paires d’entrées/sorties que le modèle n’a jamais vues auparavant.
Il existe 3 types de données de test : 1. Les données d’entraînement : Ces données sont utilisées pour entraîner l’algorithme d’apprentissage automatique. 2. Données de validation : Ces données sont utilisées pour valider l’algorithme d’apprentissage automatique formé. 3. Données de test : Ces données sont utilisées pour tester la précision de l’algorithme d’apprentissage automatique.