Wat zijn de kenmerken van de labelcollectie (crowdsourcing, actief leren)?

Labelverzameling is het proces van het verzamelen van gelabelde gegevens die nodig zijn voor het trainen van machine learning-modellen.

Crowdsourcing is het betrekken van een groot aantal mensen (vaak via online platforms) voor het labelen van gegevens. Dit stelt je in staat om snel een groot aantal labels te verkrijgen, maar de kwaliteit kan variëren, daarom worden vaak validatie- en aggregatiemethoden toegepast.

Actief leren is een methode waarbij het model zelf de meest informatieve voorbeelden kiest om te labelen, om de hoeveelheid benodigde gelabelde gegevens te minimaliseren en de efficiëntie van het leren te verhogen. Dit zijn meestal voorbeelden waar het model het meest onzeker is.

Op deze manier helpt crowdsourcing bij het opschalen van het verzamelen van labels, en optimaliseert actief leren het proces, verlaagt de kosten voor labeling en verbetert de kwaliteit van het model.