Какие особенности label collection (краудсорсинг, активное обучение)?

Label collection — это процесс сбора размеченных данных, необходимых для обучения моделей машинного обучения.

Краудсорсинг — привлечение большого числа людей (часто через онлайн-платформы) для разметки данных. Это позволяет быстро получить большое количество меток, но качество может варьироваться, поэтому часто применяют методы валидации и агрегации ответов.

Активное обучение — метод, при котором модель сама выбирает наиболее информативные примеры для разметки, чтобы минимизировать объем необходимых размеченных данных и повысить эффективность обучения. Обычно это примеры, по которым модель наиболее неуверенна.

Таким образом, краудсорсинг помогает масштабировать сбор меток, а активное обучение — оптимизировать процесс, снижая затраты на разметку и улучшая качество модели.