Поновно означавање скупова података у машинском учењу: зашто и како

Реаннотате је термин који се користи у машинском учењу и обради природног језика (НЛП) који се односи на процес додавања нових напомена или ознака постојећем скупу података. Напомене су додатне информације које се додају подацима ради пружања контекста или значења, као што је означавање слика објектима или текста са сентиментом.ӕӕПоновно означавање постојећег скупа података може бити корисно из неколико разлога:ӕӕ1. Побољшање перформанси модела: Додавање нових напомена може помоћи у побољшању тачности модела машинског учења пружањем више информација о подацима.ӕ2. Проширивање обима скупа података: Поновно означавање скупа података може омогућити да се користи за различите задатке или апликације, као што је прелазак са задатка бинарне класификације на задатак класификације са више класа.ӕ3. Прилагођавање променама у подацима: Како се дистрибуција података или карактеристике мењају током времена, поновно означавање скупа података може помоћи да се осигура да модел остане релевантан и тачан.ӕ4. Повећање величине скупа података: Додавање нових напомена може повећати величину скупа података, што може побољшати перформансе модела машинског учења.ӕӕ Поновно означавање скупа података може да се уради помоћу различитих метода, као што су ручне белешке од стране људских анотатора или аутоматизоване белешке помоћу алгоритама . Избор методе зависи од специфичног случаја употребе и расположивих ресурса.