Размеченные и неразмеченные тренировочные данные различаются наличием меток. 12

Размеченные данные содержат примеры с известными метками, в которых прописаны характеристики, свойства и принадлежность объекта к определённому классу. 12 Например, на фотографии фруктов можно прописать «апельсин», «банан», «персик». 1 Это позволяет модели запомнить особенности объектов и определять их на новых наборах данных самостоятельно. 1

Неразмеченные данные — это набор фотографий, видео или аудио без каких-либо меток. 1 Используется в неконтролируемом машинном обучении, когда модель должна сама находить закономерности и паттерны без контроля пользователя. 1 Например, модель проанализирует каждое изображение, определит цвет, форму и сможет идентифицировать в дальнейшем. 1