Datasets opnieuw annoteren in Machine Learning: waarom en hoe

Reannoteren is een term die wordt gebruikt in machine learning en natuurlijke taalverwerking (NLP) en verwijst naar het proces van het toevoegen van nieuwe annotaties of labels aan een bestaande dataset. Annotaties zijn aanvullende informatie die aan gegevens wordt toegevoegd om context of betekenis te geven, zoals het labelen van afbeeldingen met objecten of tekst met sentiment.

Het opnieuw annoteren van een bestaande gegevensset kan om verschillende redenen nuttig zijn:

1. Verbetering van de modelprestaties: Het toevoegen van nieuwe annotaties kan de nauwkeurigheid van machine learning-modellen helpen verbeteren door meer informatie over de gegevens te bieden. Het bereik van de dataset uitbreiden: Door een dataset opnieuw te annoteren, kan deze voor verschillende taken of toepassingen worden gebruikt, zoals het overstappen van een binaire classificatietaak naar een classificatietaak met meerdere klassen. Aanpassing aan veranderingen in de gegevens: Naarmate de gegevensverdeling of -kenmerken in de loop van de tijd veranderen, kan het opnieuw annoteren van de dataset ervoor zorgen dat het model relevant en accuraat blijft. De omvang van de dataset vergroten: Het toevoegen van nieuwe annotaties kan de omvang van de dataset vergroten, wat de prestaties van machine learning-modellen kan verbeteren.

Het opnieuw annoteren van een dataset kan op verschillende manieren worden gedaan, zoals handmatige annotatie door menselijke annotators of geautomatiseerde annotatie met behulp van algoritmen . De keuze voor de methode hangt af van de specifieke use case en de beschikbare middelen.