Labelgebaseerde

Labelgebaseerde is een term die in het Nederlands wordt gebruikt om benaderingen aan te duiden die labels gebruiken om gegevens te organiseren, te classificeren en te interpreteren. Het concept vindt toepassing in diverse vakgebieden zoals data-analyse, machine learning en informatiebeheer. In zo'n benadering worden gegevens geannoteerd met labels die aangeven wat ze vertegenwoordigen; deze labels vormen de basis voor verdere verwerking en besluitvorming.

In machine learning verwijst labelgebaseerd meestal naar supervised learning, waarbij modellen worden getraind op gelabelde voorbeelden. Voorbeelden zijn beeldherkenning met labels voor objecten, sentimentanalyse met positieve/negatieve labels, of medische diagnosegegevens. Daarnaast wordt labelgebaseerde informatie gebruikt in informatieopslag en zoeksystemen via tag- of labelgebaseerde filtering, waarbij documenten worden gerangschikt op basis van toegekende labels. Er is ook sprake van multi-label classificatie, waarbij een item meerdere labels kan dragen, tegenover single-label classificatie.

Voordelen omvatten onder meer verbeterde nauwkeurigheid, interpretatie van resultaten en de mogelijkheid om modellen te evalueren tegen gelabelde referenties. Uitdagingen omvatten annotatiekosten, inconsistentie tussen annotators en labelruis, bias en domain drift. Kwaliteitscontrole en afstemming, mogelijk gemaakt door crowdsourcing, vormen veelgebruikte oplossingen. De term is verwant aan concepten zoals gelabelde datasets, supervised learning en taggebaseerde filtering.