Шум меток
term_id: label_noise
Category: basic_concepts
Definition
Шум меток относится к расхождениям между истинными классовыми метками экземпляров данных и метками, предоставленными в обучающем наборе. Это может возникать из-за ошибок аннотирования человеком, неоднозначности данных или…
Summary
Ошибки или несоответствия в целевых метках набора данных, используемого для обучения моделей машинного обучения с учителем.
Key Concepts
- Качество данных
- Устойчивое обучение
- Ошибки аннотирования
- Симметричный/Асимметричный шум
Use Cases
- Обучение моделей на данных, собранных толпой (crowdsourcing)
- Работа с несовершенными реальными наборами данных
- Повышение устойчивости моделей