Reannotera datamängder i maskininlärning: varför och hur

Reannotate är en term som används inom maskininlärning och naturlig språkbehandling (NLP) som hänvisar till processen att lägga till nya kommentarer eller etiketter till en befintlig datauppsättning. Anteckningar är ytterligare information som läggs till i data för att ge sammanhang eller mening, till exempel att märka bilder med objekt eller text med sentiment. Förbättra modellprestanda: Att lägga till nya kommentarer kan bidra till att förbättra noggrannheten hos maskininlärningsmodeller genom att tillhandahålla mer information om data.
2. Utöka omfattningen av datamängden: Genom att kommentera en datamängd på nytt kan den användas för olika uppgifter eller applikationer, som att flytta från en binär klassificeringsuppgift till en klassificeringsuppgift med flera klasser.
3. Anpassning till förändringar i data: Eftersom datafördelningen eller egenskaperna förändras över tiden, kan reannotering av datasetet hjälpa till att säkerställa att modellen förblir relevant och korrekt.
4. Öka datauppsättningens storlek: Att lägga till nya kommentarer kan öka datauppsättningens storlek, vilket kan förbättra prestandan för maskininlärningsmodeller.

Omnotering av en datauppsättning kan göras med olika metoder, till exempel manuell anteckning av mänskliga annotatorer eller automatiserad anteckning med algoritmer . Valet av metod beror på det specifika användningsfallet och de tillgängliga resurserna.