"Spiega come i set di dati vengono utilizzati nell'apprendimento automatico."
I set di dati, compresi i dati etichettati e quelli non etichettati, vengono utilizzati come base per le applicazioni di apprendimento automatico. I dati etichettati consistono in dati di input che sono stati precedentemente contrassegnati con l'output corretto, consentendo a un modello di apprendimento automatico di imparare dai dati di formazione precedenti. I dati non etichettati non contengono output, ma vengono utilizzati come input per la formazione di un modello di apprendimento automatico. Il set di dati viene utilizzato per addestrare il modello fornendo algoritmi di apprendimento supervisionato o non supervisionato. Nell'apprendimento automatico supervisionato, il set di dati è di solito etichettato in modo che il modello possa imparare dai dati e successivamente testare l'accuratezza delle sue previsioni sul set di dati di test. L'apprendimento non supervisionato utilizza dati non etichettati per rilevare schemi e similitudini di gruppo. Il set di dati viene utilizzato per addestrare e testare la capacità del modello di riconoscere schemi e fare previsioni significative. Inoltre, i set di dati possono anche essere utilizzati per valutare i modelli di apprendimento automatico esistenti e futuri. Testando più modelli sullo stesso set di dati, è possibile confrontare le prestazioni di diversi modelli e selezionare il migliore.