Odborná definícia
Odborná definícia
Pseudolabeling je použitie predikcií modelu ako dočasných značiek pre neznačkované dáta, ktoré sa následne pridajú do ďalšieho tréningu.
Zrozumiteľné vysvetlenie
Zrozumiteľné vysvetlenie
Jednoducho povedané, Pseudolabeling je použitie predikcií modelu ako dočasných značiek pre neznačkované dáta, ktoré sa následne pridajú do ďalšieho tréningu. V praxi sa prínos metódy overuje porovnaním s jednoduchšou základnou verziou a na dátach zodpovedajúcich cieľu.
Časté otázky
Časté otázky
Čo je Pseudolabeling?
Pseudolabeling je použitie predikcií modelu ako dočasných značiek pre neznačkované dáta, ktoré sa následne pridajú do ďalšieho tréningu.
Na čo sa Pseudolabeling používa?
Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi sa prínos metódy overuje porovnaním s jednoduchšou základnou verziou a na dátach zodpovedajúcich cieľu.
Ako sa Pseudolabeling overuje v praxi?
Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.
Aké riziká alebo obmedzenia treba pri Pseudolabeling sledovať?
Rizikom je použitie bez porovnávacej základne, prenos do nevhodnej domény alebo skrytý vedľajší účinok. Prínos sa musí overiť kontrolovaným experimentom na dátach zodpovedajúcich cieľu.
Čím sa Pseudolabeling líši od súvisiacich pojmov?
Pseudolabeling sa od pojmov Pruning, Probability calibration, Prompt engineering odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.
Súvisiace pojmy
Súvisiace pojmy
Zdroje a redakčná stopa
Zdroje a redakčná stopa
- ISO/IEC 22989:2022
- NIST AI Risk Management Framework 1.0
- OECD AI Principles
- Primárna odborná literatúra podľa typu pojmu
Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.