Cosa significa "Modello di verità a terra"?

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Un modello di riferimento è un sistema usato per identificare le vere etichette delle classi nei vari compiti, specialmente nel campo del machine learning. Funziona come un punto di riferimento affidabile per fare confronti quando si fanno previsioni.

In molti casi, i dati possono essere etichettati da persone diverse e la loro qualità può variare. Alcuni potrebbero fare errori o fraintendere il compito. Il modello di riferimento aiuta a filtrare questi errori e determina le etichette più accurate per i dati.

Il modello impara dai dati stessi e migliora col tempo. Lavorando insieme a modelli che valutano quanto bene stanno facendo gli annotatori, può capire meglio quali dovrebbero essere le risposte corrette. Questo porta a risultati più precisi quando si classificano le informazioni, anche quando le etichette originali non sono perfette.

In sintesi, un modello di riferimento è fondamentale per garantire accuratezza e affidabilità nei compiti di machine learning che si basano su dati etichettati.