Reanotarea seturi de date în Machine Learning: de ce și cum

Reanotare este un termen folosit în învățarea automată și procesarea limbajului natural (NLP) care se referă la procesul de adăugare a adnotărilor sau etichetelor noi la un set de date existent. Adnotările sunt informații suplimentare care sunt adăugate datelor pentru a oferi context sau semnificație, cum ar fi etichetarea imaginilor cu obiecte sau text cu sentimente.

Reanotarea unui set de date existent poate fi utilă din mai multe motive:

1. Îmbunătățirea performanței modelului: adăugarea de noi adnotări poate ajuta la îmbunătățirea acurateței modelelor de învățare automată, oferind mai multe informații despre date.
2. Extinderea domeniului de aplicare al setului de date: reanotarea unui set de date poate permite să fie utilizat pentru diferite sarcini sau aplicații, cum ar fi trecerea de la o sarcină de clasificare binară la o sarcină de clasificare cu mai multe clase.
3. Adaptarea la modificările datelor: pe măsură ce distribuția sau caracteristicile datelor se modifică în timp, reanotarea setului de date poate ajuta la asigurarea faptului că modelul rămâne relevant și precis.
4. Creșterea dimensiunii setului de date: adăugarea de noi adnotări poate crește dimensiunea setului de date, ceea ce poate îmbunătăți performanța modelelor de învățare automată.

Reanotarea unui set de date se poate face folosind diferite metode, cum ar fi adnotarea manuală de către adnotatori umani sau adnotarea automată folosind algoritmi . Alegerea metodei depinde de cazul specific de utilizare și de resursele disponibile.