मशीन लर्निंग में डेटासेट को पुन: नोट करना: क्यों और कैसे
रीनोटेट मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में इस्तेमाल किया जाने वाला एक शब्द है जो मौजूदा डेटासेट में नए एनोटेशन या लेबल जोड़ने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। एनोटेशन अतिरिक्त जानकारी है जो संदर्भ या अर्थ प्रदान करने के लिए डेटा में जोड़ी जाती है, जैसे छवियों को वस्तुओं के साथ लेबल करना या भावनाओं के साथ पाठ को लेबल करना। मौजूदा डेटासेट को पुन: नोट करना कई कारणों से उपयोगी हो सकता है:
1. मॉडल प्रदर्शन में सुधार: नए एनोटेशन जोड़ने से डेटा के बारे में अधिक जानकारी प्रदान करके मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता में सुधार करने में मदद मिल सकती है।
2. डेटासेट के दायरे का विस्तार करना: किसी डेटासेट को पुनः नोट करने से इसे विभिन्न कार्यों या अनुप्रयोगों के लिए उपयोग करने की अनुमति मिल सकती है, जैसे कि बाइनरी वर्गीकरण कार्य से बहु-वर्ग वर्गीकरण कार्य में जाना।
3। डेटा में बदलावों को अपनाना: जैसे-जैसे डेटा वितरण या विशेषताएँ समय के साथ बदलती हैं, डेटासेट को फिर से लिखने से यह सुनिश्चित करने में मदद मिल सकती है कि मॉडल प्रासंगिक और सटीक बना रहे।
4. डेटासेट का आकार बढ़ाना: नए एनोटेशन जोड़ने से डेटासेट का आकार बढ़ सकता है, जिससे मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन में सुधार हो सकता है। डेटासेट को रीनोटेट करना विभिन्न तरीकों का उपयोग करके किया जा सकता है, जैसे मानव एनोटेटर्स द्वारा मैन्युअल एनोटेशन या एल्गोरिदम का उपयोग करके स्वचालित एनोटेशन . विधि का चुनाव विशिष्ट उपयोग के मामले और उपलब्ध संसाधनों पर निर्भर करता है।
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