Данные обучения могут быть чистыми или зашумленными, что влияет на производительность модели машинного обучения. В этой статье обсуждаются оптимальные стратегии в каждой ситуации. Содержание основано на статье [5]. Актуальные проблемы сбора и аннотирования данных В настоящее время глубокое обучение является жизненно важной технологией для разработки ИИ. Эффективность этого метода зависит от (1) количества обучающих выборок и (2) качества аннотации данных. Однако большой объем..