Reanotace datových sad ve strojovém učení: Proč a jak

Reannotate je termín používaný ve strojovém učení a zpracování přirozeného jazyka (NLP), který označuje proces přidávání nových anotací nebo štítků do existující datové sady. Anotace jsou další informace, které se přidávají k datům, aby poskytly kontext nebo význam, jako je označení obrázků objekty nebo textu sentimentem. Zlepšení výkonu modelu: Přidání nových poznámek může pomoci zlepšit přesnost modelů strojového učení poskytnutím více informací o datech.
2. Rozšíření rozsahu datové sady: Přeanotace datové sady může umožnit její použití pro různé úkoly nebo aplikace, jako je přechod z úlohy binární klasifikace na úlohu klasifikace s více třídami.
3. Přizpůsobení se změnám v datech: Vzhledem k tomu, že se distribuce dat nebo charakteristiky mění v průběhu času, může reanotace datové sady pomoci zajistit, že model zůstane relevantní a přesný.
4. Zvětšení velikosti datové sady: Přidáním nových anotací můžete zvětšit velikost datové sady, což může zlepšit výkon modelů strojového učení. . Výběr metody závisí na konkrétním případu použití a dostupných zdrojích.