Labelstrategieën

Labelstrategieën verwijzen naar de methoden en praktijken die worden toegepast bij het toewijzen van labels aan gegevens ten behoeve van supervised learning, evaluatie en monitoring. Ze bestrijken zowel de ontwerpkeuzes voor een labelingstaak als de uitvoering, kwaliteitscontrole en validatie van de labels.

Labelschema's en categorieën: Bij labeling kan gekozen worden voor een enkelvoudig label per item (single-label) of meerdere relevante labels (multi-label). Labelsets kunnen hiërarchisch of plat zijn, en labels kunnen nominal of ordinaal zijn. De granulariteit bepaalt het detailniveau en de herbruikbaarheid van labels.

Processen en kwaliteit: Het labelingproces omvat instructies, voorbeelden, en vaak proefannotaties. Annotatoren kunnen via crowdsourcing of domeinexperts worden ingezet. Kwaliteitscontrole bevat overlappende annotatie, adjudicatie, en metrieken voor inter-annotator agreement (bijv. Cohen’s kappa, Krippendorff’s alpha).

Technieken voor efficiëntie en robuustheid: Active learning selecteert informatieve voorbeelden; zwak labelen en data programming (labelfuncties) combineren meerdere, mogelijk onbetrouwbare bronnen. Semi- of zelflerende systemen kunnen labels aanvullen. Human-in-the-loop blijft essentieel bij moeilijke of gevoelige taken.

Uitdagingen en overwegingen: Labelstrategieën moeten rekening houden met bias, ruis, kosten, privacy en class imbalance. Documentatie van labeldefinities en besluitregels is cruciaal voor reproduceerbaarheid en evaluatie.