教師付き機械学習の履歴ラベル

Question

教師付き学習または分類アルゴリズムでは、トレーニングとテストの入力データにラベル（またはターゲット）も含まれていると言われています。

私はこの非常に混乱した考え方を持っています。ラベルはどこから来ていますか、人は手動でレコードにラベルを付けますか？トレーニングやテストのための非常に巨大なデータセットである可能性があります。レコードを自動的にラベル付けする「プログラム」やメソッドがあれば、将来のデータについてもラベルを付けることができます。それで、なぜ予測するのが気になるのですか？

多分私は何かが間違っています...誰かが現実世界の例で私を助けることができますか？信用詐欺や非詐欺のように、銀行のスタッフが詐欺や非詐欺行為として表示したり、詐欺を示す「公式」がある場合は、「公式」が銀行、監督者の学習はどこで始まるのですか？

Answer 1

教師付き学習のポイントは、ラベルが何であるかを正確に推測することです。

あなたのクレジットカード詐欺のケースでは、実際には手動で手動で詐欺的なものとして分類されています。 MLを使ったアイデアは、人々がどのようなラベルを提示したか、将来のデータを見た場合に何が出てくるかを考えれば推測できます。