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- ¿Qué son las etiquetas suaves en el aprendizaje automático??
- ¿Qué son las etiquetas suaves en el aprendizaje profundo??
- ¿Qué son las etiquetas suaves vs etiquetas duras??
- ¿Cómo se etiqueta en la clasificación binaria??
¿Qué son las etiquetas suaves en el aprendizaje automático??
Al hablar sobre el exceso de confianza en el aprendizaje automático, estamos hablando principalmente de etiquetas duras. Etiqueta suave: una etiqueta suave es una puntuación que tiene cierta probabilidad/probabilidad. Por ejemplo: (0.1 0.2 0.8) Etiqueta dura: una etiqueta dura es generalmente una parte de cualquiera de las dos clases. Es de naturaleza binaria (0 o 1)
¿Qué son las etiquetas suaves en el aprendizaje profundo??
Las etiquetas suaves indican el grado de membresía de los datos de capacitación a las clases dadas. A menudo, solo hay un pequeño número de datos etiquetados disponibles, mientras que los datos no etiquetados son abundantes.
¿Qué son las etiquetas suaves vs etiquetas duras??
Según Galstyan y Cohen (2007), una etiqueta dura es una etiqueta asignada a un miembro de una clase donde la membresía es binaria: o el elemento en cuestión es un miembro de la clase (tiene la etiqueta), o no lo es. Una etiqueta suave es una que tiene una puntuación (probabilidad o probabilidad) adjunta.
¿Cómo se etiqueta en la clasificación binaria??
Los dos grupos pueden etiquetarse como 0 y 1, positivo y negativo, o verdadero y falso. Los modelos de clasificación binaria están capacitados utilizando un conjunto de datos que ha sido etiquetado con el resultado deseado. El modelo luego aprende a predecir la etiqueta para nuevos puntos de datos.
