Annoteren

Standaardiseren hoe we annotaties bij data maken: het doel van data-annotatie is om de gegevens in een dataset zo te structureren dat een machine ze kan gebruiken om te leren en betere voorspellingen te kunnen doen. Dit is belangrijk omdat machines alleen patronen kunnen vinden in gegevens die op de juiste manier zijn georganiseerd en geannoteerd. Data-annotatie is belangrijk omdat het de kwaliteit van de dataset bepaalt en dus de nauwkeurigheid van de voorspellingen die een machine kan doen. Als de gegevens niet correct zijn geannoteerd, kan de machine verkeerde conclusies trekken en onnauwkeurige resultaten opleveren.

Een goed geannoteerde dataset is ook van cruciaal belang voor het testen en valideren van algoritmes. Als de gegevens niet correct zijn geannoteerd, kan dit leiden tot een vals gevoel van vertrouwen in een algoritme dat eigenlijk niet goed werkt. Dit kan gevaarlijk zijn in toepassingen zoals medische diagnoses of zelfrijdende auto’s, waarbij de gevolgen van fouten ernstig kunnen zijn.