Tập dữ liệu là gì? Sự định nghĩa | AI Understanding

Định nghĩa

Một tập hợp các ví dụ có cấu trúc hoặc phi cấu trúc được sử dụng để đào tạo, xác nhận hoặc kiểm tra.

Điều khoản liên quan

Bộ đánh giá

Một tập dữ liệu được giữ lại được sử dụng để đo lường chất lượng mô hình sau khi đào tạo.

Bộ xác thực

Một tập dữ liệu được sử dụng trong quá trình phát triển để điều chỉnh các mô hình và ngăn chặn việc trang bị quá mức.

Tăng cường dữ liệu

Các kỹ thuật tạo ra các ví dụ đào tạo đã được sửa đổi để cải thiện việc khái quát hóa mô hình.

Điểm chuẩn

Một bài kiểm tra hoặc tập dữ liệu được tiêu chuẩn hóa dùng để đo lường và so sánh hiệu suất của mô hình.

Học tập có giám sát

Huấn luyện một mô hình với các ví dụ được gắn nhãn để ánh xạ đầu vào với đầu ra đã biết.

Dữ liệu tổng hợp

Dữ liệu được tạo nhân tạo dùng để tăng cường, mô phỏng hoặc bảo vệ dữ liệu đào tạo nhạy cảm.

Tìm hiểu thêm trong hướng dẫn miễn phí của chúng tôi

LAION and Open Datasets

Xem thêm

Data Labeling Decision Boundary Data Drift Decision Tree Deep Learning Cross-Entropy Loss Diffusion Model Convolutional Neural Network (CNN)

Duyệt qua Bảng thuật ngữ AI đầy đủ Khám phá tất cả hướng dẫn AI miễn phí