Label to'plamining (krujlar, faol o'qish) xususiyatlari qanday?
sobes.tech AI
AIdan javob
Etiketlar to'plami - bu mashina o'qitish modellarini o'qitish uchun zarur bo'lgan belgilangan ma'lumotlarni yig'ish jarayonidir.
Crowdsourcing - bu ma'lumotlarni belgilash uchun ko'p odamlarni (ko'pincha onlayn platformalar orqali) jalb qilish. Bu tezda ko'p etiketlar olish imkonini beradi, lekin sifat o'zgarishi mumkin, shuning uchun ko'pincha tasdiqlash va javoblarni yig'ish usullari qo'llaniladi.
Faollik bilan o'qitish - bu model o'zi eng ma'lumotli misollarni tanlab oladigan usul bo'lib, bu belgilangan ma'lumotlar hajmini kamaytirish va o'qitish samaradorligini oshirish uchun mo'ljallangan. Odatda, bu model eng noaniq bo'lgan misollarni tanlaydi.
Shu tarzda, crowdsourcing belgilash jarayonini kengaytirishga yordam beradi, faollik bilan o'qitish esa jarayonni optimallashtiradi, belgilash xarajatlarini kamaytiradi va model sifatini yaxshilaydi.