¿Cuáles son las características de la colección de etiquetas (crowdsourcing, aprendizaje activo)?

La colección de etiquetas es el proceso de recopilar datos anotados necesarios para entrenar modelos de aprendizaje automático.

Crowdsourcing es la obtención de un gran número de personas (a menudo a través de plataformas en línea) para etiquetar datos. Esto permite obtener rápidamente una gran cantidad de etiquetas, pero la calidad puede variar, por lo que a menudo se aplican métodos de validación y agregación de respuestas.

Aprendizaje activo es un método en el que el modelo selecciona por sí mismo los ejemplos más informativos para etiquetar, con el fin de minimizar la cantidad de datos anotados necesarios y aumentar la eficiencia del entrenamiento. Normalmente, se trata de ejemplos sobre los cuales el modelo está más inseguro.

De esta manera, el crowdsourcing ayuda a escalar la recopilación de etiquetas, y el aprendizaje activo optimiza el proceso, reduciendo los costos de etiquetado y mejorando la calidad del modelo.