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定義-トレーニングデータの意味
機械学習プログラムでトレーニングデータを使用するという考え方は単純な概念ですが、これらのテクノロジが機能する方法の基礎にもなっています。 トレーニングデータは、ニューラルネットワークなどのテクノロジーを適用して高度な結果を学習および生成する方法をプログラムが理解するのに役立つ初期データセットです。 検証およびテストセットと呼ばれる後続のデータセットによって補完される場合があります。
トレーニングデータは、トレーニングセット、トレーニングデータセット、または学習セットとも呼ばれます。
Techopediaはトレーニングデータを説明します
トレーニングセットは、コンピューターが情報を処理する方法を学習するための資料です。 機械学習ではアルゴリズムを使用します。人間の脳が多様な入力を取り込み、それらを計量して、脳、個々のニューロンで活性化を生成する能力を模倣します。 人工ニューロンは、このプロセスの多くをソフトウェアで複製します。機械学習とニューラルネットワークプログラムは、人間の思考プロセスがどのように機能するかの非常に詳細なモデルを提供します。
それを念頭に置いて、トレーニングデータはさまざまな方法で構造化できます。 シーケンシャルデシジョンツリーおよびこれらのタイプのアルゴリズムの場合、分類または操作される生テキストまたは英数字データのセットになります。 一方、画像処理とコンピュータービジョンに関係する畳み込みニューラルネットワークでは、多くの場合、トレーニングセットは多数の画像で構成されます。 アイデアは、機械学習プログラムは非常に複雑で洗練されているため、それらの画像のそれぞれについて反復トレーニングを使用して、特徴、形状、さらには人や動物などの対象さえも認識することができるということです。 トレーニングデータはプロセスにとって絶対に不可欠です。これは、システムが動作するために使用する「食物」と考えることができます。
