การอธิบายชุดข้อมูลใหม่ใน Machine Learning: ทำไมและอย่างไร
Reannotate เป็นคำที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งหมายถึงกระบวนการเพิ่มคำอธิบายประกอบหรือป้ายกำกับใหม่ให้กับชุดข้อมูลที่มีอยู่ คำอธิบายประกอบเป็นข้อมูลเพิ่มเติมที่เพิ่มลงในข้อมูลเพื่อให้บริบทหรือความหมาย เช่น การติดป้ายกำกับรูปภาพด้วยวัตถุหรือข้อความที่มีความรู้สึก
การใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลที่มีอยู่อีกครั้งอาจมีประโยชน์ด้วยเหตุผลหลายประการ:
1 การปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล: การเพิ่มคำอธิบายประกอบใหม่สามารถช่วยปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยการให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูล
2 การขยายขอบเขตของชุดข้อมูล: การใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลใหม่ทำให้สามารถใช้สำหรับงานหรือแอปพลิเคชันต่างๆ ได้ เช่น การย้ายจากงานการจำแนกประเภทไบนารีไปเป็นงานการจำแนกประเภทหลายคลาส การปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล: เนื่องจากการกระจายข้อมูลหรือคุณลักษณะเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา การใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลใหม่สามารถช่วยให้แน่ใจว่าแบบจำลองยังคงมีความเกี่ยวข้องและแม่นยำ
4 การเพิ่มขนาดของชุดข้อมูล: การเพิ่มคำอธิบายประกอบใหม่สามารถเพิ่มขนาดของชุดข้อมูลได้ ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้
การเพิ่มคำอธิบายประกอบชุดข้อมูลใหม่สามารถทำได้โดยใช้วิธีการต่างๆ เช่น คำอธิบายประกอบแบบแมนนวลโดยตัวอธิบายแบบมนุษย์ หรือคำอธิบายประกอบแบบอัตโนมัติโดยใช้อัลกอริธึม . การเลือกวิธีการขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเฉพาะและทรัพยากรที่มีอยู่
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
