Почему важна роль размеченных данных в машинном обучении?

Роль размеченных данных в машинном обучении важна, потому что они служат мостом между сырыми данными и интеллектуальными системами, способными распознавать образы, прогнозировать события и принимать решения. sky.pro

Некоторые преимущества важности размеченных данных:

• Повышение точности предсказаний. sky.pro Модель не может быть точнее данных, на которых обучена. sky.pro
• Улучшение обобщающей способности. sky.pro Корректные аннотации обеспечивают лучший перенос знаний на новые примеры. sky.pro
• Снижение предвзятости. sky.pro Правильная разметка минимизирует системные ошибки и предубеждения в данных. sky.pro
• Возможность объяснить результаты. sky.pro Качественные метки позволяют объяснить решения модели. sky.pro

Разметка особенно важна при анализе большого объёма неструктурированных данных: текстов, изображений, видео и аудио. trainingdata.ru

Согласно исследованию Stanford AI Index Report за 2024 год, 62% неудачных ML-проектов провалились из-за проблем с качеством размеченных данных. sky.pro