Повторное аннотирование наборов данных в машинном обучении: почему и как

Повторное аннотирование — это термин, используемый в машинном обучении и обработке естественного языка (NLP), который относится к процессу добавления новых аннотаций или меток к существующему набору данных. Аннотации — это дополнительная информация, которая добавляется к данным для обеспечения контекста или значения, например, маркировка изображений объектами или текст с тональностью.

Повторное аннотирование существующего набора данных может быть полезно по нескольким причинам:

1. Повышение производительности модели. Добавление новых аннотаций может помочь повысить точность моделей машинного обучения, предоставляя больше информации о данных.
2. Расширение объема набора данных: повторное аннотирование набора данных может позволить использовать его для различных задач или приложений, например, при переходе от задачи двоичной классификации к задаче многоклассовой классификации.
3. Адаптация к изменениям в данных. Поскольку распределение или характеристики данных со временем меняются, повторное аннотирование набора данных может помочь гарантировать, что модель останется актуальной и точной.
4. Увеличение размера набора данных. Добавление новых аннотаций может увеличить размер набора данных, что может повысить производительность моделей машинного обучения. . Выбор метода зависит от конкретного варианта использования и имеющихся ресурсов.