Etikettierte Daten sind eine Art von Daten, bei denen jedem Element oder jeder Instanz ein Etikett oder eine Klasse zugewiesen ist. Dieses Etikett gibt die Klasse oder den Typ an, zu dem die Instanz gehört. Kennzeichnungen können als Klassen oder Kategorien betrachtet werden, wie z. B. eine positive oder negative Bewertung, eine Art von Objekt, das Geschlecht einer Person oder jede andere Art von Klassifizierung. Markierte Daten werden verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen für verschiedene Anwendungen zu trainieren, z. B. Datenklassifizierung und Clustering.
Beschriftete Daten sind ein wichtiger Bestandteil der Entwicklung und des Trainings von Modellen für maschinelles Lernen. Durch die Zuweisung von Etiketten zu den Daten ist es für das Modell einfacher, zwischen verschiedenen Klassen oder Kategorien zu unterscheiden. Beschriftete Daten tragen auch dazu bei, die Genauigkeit des Modells zu verbessern, da sich das Modell auf die relevantesten Datenpunkte konzentrieren kann. Schließlich können beschriftete Daten dazu beitragen, den menschlichen Aufwand und die Zeit für die Datenanalyse zu verringern.
Die Kennzeichnung von Daten kann je nach Art der Daten und dem Ziel der Analyse auf unterschiedliche Weise erfolgen. Kennzeichnungen können kategorisch sein, wie z. B. positive und negative Bewertungen, oder numerisch, wie z. B. Alter oder Temperatur. Etiketten können auch manuell oder automatisch mit Hilfe von Algorithmen zugewiesen werden.
Beschriftete Daten sind ein wichtiger Bestandteil des maschinellen Lernens. Kennzeichnungen werden zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verwendet, da sie dem Modell helfen, zwischen verschiedenen Klassen oder Kategorien zu unterscheiden. Mit Hilfe von Beschriftungen kann auch die Genauigkeit des Modells verbessert werden, da sich das Modell auf die relevantesten Datenpunkte konzentrieren kann.
Beschriftete Daten können manuell oder automatisch erstellt werden. Bei der manuellen Beschriftung werden die Daten von Hand beschriftet, während bei der automatischen Beschriftung Algorithmen verwendet werden, um die Daten zu beschriften. Die manuelle Beschriftung kann zeitaufwändig sein, während die automatische Beschriftung in der Regel schneller und genauer ist.
Eine Neuetikettierung von Daten ist manchmal notwendig. Dies kann geschehen, wenn die den Daten zugewiesenen Beschriftungen ungenau sind oder aus einem anderen Grund geändert werden müssen. Die Neuetikettierung von Daten kann ein schwieriger und zeitaufwändiger Prozess sein, daher ist es wichtig, vor der Neuetikettierung sicherzustellen, dass die den Daten zugewiesenen Etiketten korrekt sind.
Beschriftete Daten können verschiedene Herausforderungen mit sich bringen. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, sicherzustellen, dass die den Daten zugewiesenen Kennzeichnungen korrekt sind. Ungenaue Kennzeichnungen können zu falschen Ergebnissen oder ungenauen Vorhersagen führen. Darüber hinaus können Kennzeichnungen auch unvollständig oder veraltet sein, was zu falschen Modellen oder Ergebnissen führen kann.
Bei der Erstellung oder Verwendung von beschrifteten Daten ist es wichtig, bewährte Verfahren zu befolgen. Dazu gehört, dass die den Daten zugewiesenen Kennzeichnungen korrekt und aktuell sind. Darüber hinaus ist es wichtig, die Kennzeichnungen zu validieren, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten, und wenn möglich automatische Kennzeichnungen zu verwenden. Schließlich sollten die Kennzeichnungen regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten.
Kennzeichnungsdaten sind Daten, denen von einer Person oder einem Computerprogramm eine Kennzeichnung oder Kategorie zugewiesen wurde. Ein Datensatz mit Kundenbeschwerden könnte zum Beispiel als "Beschwerden", "Kundendienst" oder "Feedback" bezeichnet werden. Diese Kennzeichnung kann beim Organisieren und Analysieren der Daten hilfreich sein.
Beschriftete Daten sind Daten, die in einem bestimmten Format organisiert wurden, das von den Datenverwaltungswerkzeugen von Python verwendet werden kann. Diese Daten können zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen oder einfach zum Analysieren und Verstehen der Daten verwendet werden.
Die Beschriftung kann im Allgemeinen in drei Kategorien unterteilt werden: Identifikationskennzeichnung, Informationskennzeichnung und Werbekennzeichnung.
Die Kennzeichnung dient der Identifizierung eines Produkts oder Unternehmens, in der Regel durch einen Markennamen oder ein Logo. Diese Art der Kennzeichnung ist oft gesetzlich vorgeschrieben, z. B. für Lebensmittel und Arzneimittel.
Die Informationskennzeichnung liefert Informationen über ein Produkt, z. B. über seine Inhaltsstoffe, Gebrauchsanweisungen oder Warnhinweise. Diese Art der Kennzeichnung ist oft gesetzlich vorgeschrieben, z. B. bei Lebensmitteln und Arzneimitteln.
Werbeetiketten werden verwendet, um ein Produkt, ein Unternehmen oder eine Marke zu bewerben. Diese Art der Kennzeichnung ist oft nicht gesetzlich vorgeschrieben, kann aber durch Industriestandards geregelt sein.
In einer Datenbank ist ein Label ein Name, der einer Spalte oder einem Feld gegeben wird. Dieser Name wird verwendet, um in Abfragen und anderen Vorgängen auf die Spalte oder das Feld zu verweisen.
Label ist eine Funktion in Analytics, mit der Sie bestimmten Elementen in Ihrem Konto, z. B. Kampagnen, Anzeigengruppen oder Keywords, beschreibende Namen zuweisen können. Dies kann bei der Organisation Ihres Kontos hilfreich sein und das Auffinden und Analysieren bestimmter Datensätze erleichtern.