Повторне анотування наборів даних у машинному навчанні: чому і як

Reannotate — це термін, який використовується в машинному навчанні та обробці природної мови (NLP), який відноситься до процесу додавання нових анотацій або міток до існуючого набору даних. Анотації — це додаткова інформація, яка додається до даних, щоб забезпечити контекст або значення, наприклад, позначення зображень об’єктами або тексту настроями.

Повторне примітка до наявного набору даних може бути корисним з кількох причин:

1. Покращення продуктивності моделі: додавання нових анотацій може допомогти підвищити точність моделей машинного навчання, надаючи більше інформації про дані.
2. Розширення обсягу набору даних: повторне анотування набору даних може дозволити використовувати його для різних завдань або програм, наприклад перехід від завдання бінарної класифікації до завдання класифікації з кількома класами.
3. Адаптація до змін у даних: оскільки розподіл даних або характеристики змінюються з часом, повторна анотація набору даних може допомогти гарантувати, що модель залишається актуальною та точною.
4. Збільшення розміру набору даних: додавання нових анотацій може збільшити розмір набору даних, що може покращити продуктивність моделей машинного навчання.

Повторне анотування набору даних можна виконати за допомогою різних методів, наприклад анотації вручну людьми або автоматизовані анотації за допомогою алгоритмів. . Вибір методу залежить від конкретного випадку використання та наявних ресурсів.