Definition
El ruido en las etiquetas se refiere a las discrepancias entre las clases verdaderas de las instancias de datos y las etiquetas proporcionadas en el conjunto de entrenamiento. Esto puede deberse a errores de anotación humana, datos ambiguos o procesos de recopilación defectuosos. La presencia de este ruido puede degradar significativamente el rendimiento del modelo, por lo que se requieren técnicas de aprendizaje robusto para mitigar su impacto.
Summary
Errores o inconsistencias en las etiquetas objetivo de un conjunto de datos utilizado para el entrenamiento de aprendizaje automático supervisado.
Key Concepts
- Calidad de los datos
- Aprendizaje robusto
- Errores de anotación
- Ruido simétrico/asimétrico
Use Cases
- Entrenamiento de modelos con datos crowdsourced
- Manejo de conjuntos de datos imperfeccionados del mundo real
- Mejora de la robustez del modelo