Poolbasiertes Sampling

Poolbasiertes Sampling ist eine beliebte aktive Lernmethode, bei der informative Beispiele für die Beschriftung ausgewählt werden. Es wird ein Pool unbeschrifteter Daten erstellt und das Modell wählt die aussagekräftigsten Beispiele für die menschliche Annotation aus. Diese beschrifteten Beispiele werden verwendet, um das Modell neu zu trainieren, und der Vorgang wird wiederholt.

Vorteil

• Reduzieren Sie die Etikettierungskosten:Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden des überwachten Lernens verringert die Pooling-basierte Stichprobennahme die Gesamtkosten für die Kennzeichnung, da nur die aussagekräftigsten Stichproben gekennzeichnet werden müssen. Dies kann insbesondere bei der Arbeit mit großen Datensätzen zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. 
• Effektive Nutzung der Expertenzeit:Da Experten nur die Proben mit den meisten Informationen markieren müssen, kann diese Strategie die Zeit der Experten effektiv nutzen und Zeit und Ressourcen sparen.
• Verbessern Sie die Modellgenauigkeit:Die ausgewählten Stichproben sind wahrscheinlich aussagekräftiger und repräsentativer für die Daten, sodass eine poolbasierte Stichprobennahme die Genauigkeit des Modells verbessern kann.

Mangel

• Auswahl des ungekennzeichneten Datenbestands:Die Qualität der ausgewählten Daten wirkt sich auf die Leistung des Modells aus. Daher ist eine sorgfältige Auswahl des unbeschrifteten Datenpools von entscheidender Bedeutung. Dies kann insbesondere bei großen und komplexen Datensätzen eine Herausforderung sein.
• Qualität der Auswahlmethode:Die Qualität der Auswahlmethode, die zur Auswahl der aussagekräftigsten Stichproben verwendet wird, wirkt sich auf die Genauigkeit des Modells aus. Wenn die Auswahlmethode für die Daten nicht geeignet oder schlecht konzipiert ist, kann die Genauigkeit des Modells beeinträchtigt werden. 
• Nicht für alle Datentypen geeignet:Pooling-basiertes Sampling ist möglicherweise nicht für alle Datentypen geeignet, beispielsweise nicht für unstrukturierte oder verrauschte Daten. In diesen Fällen können andere aktive Lernmethoden geeigneter sein.

Verweise

【1】https://encord.com/glossary/pool-based-sampling/