Качество модели зависит от чистоты датасета. Если на этапе сбора попал "мусор", ручная разметка не спасет проект. Исключите дубликаты и аномалии, смещающие веса при обучении. Выборка должна покрывать реальные сценарии использования, а не только идеальные условия.
Стандартизируйте форматы. Разные единицы измерения или способы записи превращают массив данных в хаос. Перед передачей данных в работу приведите всё к единому знаменателю. Это снизит число человеческих ошибок и упростит автоматическую проверку результатов.
Очистите данные от "шума". Удаляйте пустые поля, битые файлы и неполные фрагменты. Если информация специфична, инструкции должны быть максимально четкими. Чем меньше неопределенности на входе, тем выше итоговая точность модели.
Разделите массив по сложности: простые задачи — на поток, спорные — экспертам. Исправление ошибок при подготовке данных дешевле, чем полная переразметка датасета или переобучение нейросети из-за некорректной аналитики.
Разметка Данных
@data_labeling_ru_n1k
Как не слить бюджет на разметку: три фильтра для проверки качества входных данных
Этот пост опубликован в Telegram-канале Разметка Данных. Подписаться можно по ссылке: @data_labeling_ru_n1k.