Por qué la inteligencia artificial necesita muchos datos etiquetados

Una analogía es cómo los humanos aprenden sobre el mundo cuando son niños.

Cuando veamos una manzana por primera vez, las personas que nos rodean nos dirán que es una manzana, y luego cuando veamos una fruta con las mismas características en el futuro, sabremos que es una manzana.

De manera similar, lo mismo ocurre con las máquinas. Le damos a la máquina una imagen etiquetada con manzanas y le dejamos aprender, y luego la máquina puede identificar las manzanas en esta imagen. Pero a diferencia de los humanos, las máquinas no tienen la capacidad de asociarse y pensar. No pueden identificar una manzana en otra imagen.

Por lo tanto, para que la máquina reconozca manzanas en más escenas, es necesario ingresar una gran cantidad de datos. Cuanto más datos se ingresen, mayor será la calidad de los datos y mejor será la máquina. modelo de aprendizaje será.