Reanotando conjuntos de dados em aprendizado de máquina: por que e como

Reanotar é um termo usado em aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (PNL) que se refere ao processo de adicionar novas anotações ou rótulos a um conjunto de dados existente. Anotações são informações adicionais adicionadas aos dados para fornecer contexto ou significado, como rotular imagens com objetos ou texto com sentimento.

Reanotar um conjunto de dados existente pode ser útil por vários motivos:

1. Melhorando o desempenho do modelo: Adicionar novas anotações pode ajudar a melhorar a precisão dos modelos de aprendizado de máquina, fornecendo mais informações sobre os dados.
2. Expandindo o escopo do conjunto de dados: A reanotação de um conjunto de dados pode permitir que ele seja usado para diferentes tarefas ou aplicações, como passar de uma tarefa de classificação binária para uma tarefa de classificação multiclasse.
3. Adaptação às mudanças nos dados: À medida que a distribuição ou características dos dados mudam ao longo do tempo, reanotar o conjunto de dados pode ajudar a garantir que o modelo permaneça relevante e preciso.
4. Aumentar o tamanho do conjunto de dados: Adicionar novas anotações pode aumentar o tamanho do conjunto de dados, o que pode melhorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina.

A reanotação de um conjunto de dados pode ser feita usando vários métodos, como anotação manual por anotadores humanos ou anotação automatizada usando algoritmos . A escolha do método depende do caso de uso específico e dos recursos disponíveis.