O que significa "Complexidade de Rótulo"?

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A complexidade de rótulos se refere ao número de rótulos ou informações necessárias para treinar um modelo de aprendizado de máquina de forma eficaz. Em termos simples, é sobre quantos exemplos precisamos para fazer boas previsões.

No aprendizado de máquina, especialmente quando lidamos com diferentes grupos de dados, é importante saber quais exemplos rotular. É aí que entra o aprendizado ativo. Com o aprendizado ativo, um modelo pode escolher os exemplos mais úteis para rotular em vez de apenas usar amostras aleatórias. Essa abordagem tenta reduzir o número total de rótulos necessários sem sacrificar a qualidade do processo de aprendizado.

O objetivo é criar um modelo que tenha um bom desempenho enquanto minimiza o esforço necessário para coletar dados rotulados. Isso é particularmente útil quando lidamos com situações em que alguns grupos são mais difíceis de classificar ou são menos comuns.

No geral, entender a complexidade de rótulos ajuda a criar melhores estratégias para treinar modelos de forma eficiente, garantindo que obtemos bons resultados sem usar muitos recursos.