Merkestøy

term_id: label_noise

Category: basic_concepts

Definition

Merkestøy refererer til avvik mellom sanne klasseremerker for datainstanser og de merkene som er angitt i treningsdatasettet. Dette kan oppstå på grunn av feil fra menneskelige annotatører, tvetydige datapunkter, eller systematiske feil i datainnsamlingsprosessen, noe som kan redusere modellens ytelse hvis ikke håndtert.

Summary

Feil eller inkonsekvenser i målmerkene i et datasett brukt til trening av overvåket maskinlæring.

Key Concepts

  • Datakvalitet
  • Robust læring
  • Annoteringsfeil
  • Symmetrisk/asymmetrisk støy

Use Cases

  • Trening av modeller på folkemengdsbaserte data
  • Håndtering av ufullkomne datasett fra virkeligheten
  • Forbedring av modellens robusthet