Als Labels oder Annotationen werden im maschinellen Lernen die Teile des Trainingsdatensatzes bezeichnet, die für Trainingszwecke die gewünschte ideale Ausgabe des Modells für eine entsprechende Eingabe angeben. Im weiteren Sinne werden auch die tatsächlichen Ausgaben eines Modells im Betrieb so bezeichnet.
Siehe auch:ETSI GR ENI 004 identification of an output value for a given input.
NOTE: Supervised learning uses labelled data; semi-supervised learning uses labels for a portion of the training data (the remaining training data are not labelled); unsupervised learning is based on training data that are not labelled.
ISO/IEC DIS 22989 the target variable assigned to a sample
Aussagekräftige Kennzeichnung von Objekten in Rohdaten, beispielsweise in Form einer Grundwahrheit, zur Unterstützung der Klassifizierung in ML, um einen ML-Algorithmus entsprechend anzulernen oder zu testen.
ISTQB - CTAI Syllabus The activity of adding meaningful tags to objects in raw data to support classification in ML