في مجال التعلم الآلي (ML)، تشير أخطاء التسمية إلى تسميات غير صحيحة أو غير دقيقة تم تعيينها لأمثلة في مجموعة بيانات. يمكن أن تحدث أخطاء التسمية نتيجة لعدة أسباب، مثل أخطاء التعليقات البشرية، أو التصنيف الخاطئ، أو تلف البيانات.

يمكن أن يكون لأخطاء التسمية تأثير كبير على أداء نماذج التعلم الآلي، وخاصة عندما تكون الأخطاء منهجية أو مركزة في فئات أو مناطق معينة من مساحة الميزة. على سبيل المثال، إذا كانت مجموعة البيانات تحتوي على عدد كبير من الفئات ذات التسمية الخاطئة لفئة معينة، فقد يواجه النموذج صعوبة في تعلم حدود القرار الصحيحة لتلك الفئة، مما يؤدي إلى ضعف الأداء.

كيفية إصلاح أخطاء التسمية في مجموعات بيانات الرؤية الحاسوبية؟

يمكن معالجة مشكلة التسمية الخاطئة في التعلم الآلي باستخدام مجموعة متنوعة من الاستراتيجيات. أحد الأساليب هو تقدير خطأ التعميم للنموذج باستخدام طرق مثل التحقق المتبادل أو إعادة التمهيد، والتي يمكن أن تساعد في اكتشاف الحالات التي يبالغ فيها النموذج في ملاءمة بيانات التدريب بسبب التسمية غير الصحيحة.

تتمثل إحدى الاستراتيجيات الأخرى في إصلاح أو تحسين العلامات الموجودة في مجموعة البيانات باستخدام أساليب مثل التعلم النشط أو التدريب الذاتي. باستخدام هذه التقنيات، يتم تدريب النموذج بشكل تكراري على مجموعات فرعية من البيانات، ثم يتم استخدام تنبؤات النموذج لاكتشاف مشكلات الوسم وإصلاحها في الحالات المتبقية.

بشكل عام، قد يكون التعامل مع أخطاء التسمية أمرًا صعبًا عند إنشاء نماذج التعلم الآلي، ولكن من الممكن إنشاء نماذج قادرة على مقاومة مثل هذه الأخطاء باستخدام الأساليب والإجراءات المناسبة.