delabeling data
Pagtanggal ng label
preventing delabeling
Pagpigil sa pagtanggal ng label
delabeling process
Proseso ng pagtanggal ng label
avoiding delabeling
Pagpigil sa pagtanggal ng label
ongoing delabeling
Ongoing na pagtanggal ng label
risk of delabeling
Panganib ng pagtanggal ng label
delabeling errors
Mga pagkakamali sa pagtanggal ng label
post-delabeling check
Pag-check pagkatapos tanggalin ang label
delabeling stage
Antas ng pagtanggal ng label
the team is performing extensive delabeling of the dataset to improve accuracy.
Ang koponan ay nagawa ng malawak na pagtanggal ng label sa dataset upang mapabuti ang pagkakatotoo.
automated delabeling tools can significantly speed up the data cleaning process.
Ang mga awtomatikong mga tool para sa pagtanggal ng label ay maaaring mabilis na pabilisin ang proseso ng paglilinis ng data.
careful delabeling is crucial to avoid introducing bias into the model.
Ang maingat na pagtanggal ng label ay mahalaga upang maiwasan ang pagdaragdag ng bias sa modelo.
we need to perform delabeling on the noisy data before training the algorithm.
Kailangan namin gawin ang pagtanggal ng label sa mga maruming data bago i-training ang algoritmo.
the goal of delabeling is to remove irrelevant or incorrect labels.
Ang layunin ng pagtanggal ng label ay tanggalin ang mga walang kinalaman o mali ang label.
manual delabeling is sometimes necessary for complex or ambiguous cases.
Ang manual na pagtanggal ng label ay minsan kailangan para sa mga komplikadong o di-walang katiyakan na mga kaso.
the delabeling process requires a thorough understanding of the data.
Ang proseso ng pagtanggal ng label ay kailangan ng isang malalim na pag-unawa sa data.
we are evaluating different delabeling strategies to optimize performance.
Naniniwala kami sa iba't ibang mga estratehiya ng pagtanggal ng label upang mapabuti ang pagganap.
the system supports both manual and automated delabeling workflows.
Ang sistema ay suporta sa parehong manual at awtomatikong mga proseso ng pagtanggal ng label.
after delabeling, the data quality improved considerably.
Matapos ang pagtanggal ng label, ang kalidad ng data ay naging mas mahusay.
regular delabeling helps maintain the integrity of the labeled data.
Ang regular na pagtanggal ng label ay nakakatulong sa pagbantay sa integridad ng mga naka-label na data.
delabeling data
Pagtanggal ng label
preventing delabeling
Pagpigil sa pagtanggal ng label
delabeling process
Proseso ng pagtanggal ng label
avoiding delabeling
Pagpigil sa pagtanggal ng label
ongoing delabeling
Ongoing na pagtanggal ng label
risk of delabeling
Panganib ng pagtanggal ng label
delabeling errors
Mga pagkakamali sa pagtanggal ng label
post-delabeling check
Pag-check pagkatapos tanggalin ang label
delabeling stage
Antas ng pagtanggal ng label
the team is performing extensive delabeling of the dataset to improve accuracy.
Ang koponan ay nagawa ng malawak na pagtanggal ng label sa dataset upang mapabuti ang pagkakatotoo.
automated delabeling tools can significantly speed up the data cleaning process.
Ang mga awtomatikong mga tool para sa pagtanggal ng label ay maaaring mabilis na pabilisin ang proseso ng paglilinis ng data.
careful delabeling is crucial to avoid introducing bias into the model.
Ang maingat na pagtanggal ng label ay mahalaga upang maiwasan ang pagdaragdag ng bias sa modelo.
we need to perform delabeling on the noisy data before training the algorithm.
Kailangan namin gawin ang pagtanggal ng label sa mga maruming data bago i-training ang algoritmo.
the goal of delabeling is to remove irrelevant or incorrect labels.
Ang layunin ng pagtanggal ng label ay tanggalin ang mga walang kinalaman o mali ang label.
manual delabeling is sometimes necessary for complex or ambiguous cases.
Ang manual na pagtanggal ng label ay minsan kailangan para sa mga komplikadong o di-walang katiyakan na mga kaso.
the delabeling process requires a thorough understanding of the data.
Ang proseso ng pagtanggal ng label ay kailangan ng isang malalim na pag-unawa sa data.
we are evaluating different delabeling strategies to optimize performance.
Naniniwala kami sa iba't ibang mga estratehiya ng pagtanggal ng label upang mapabuti ang pagganap.
the system supports both manual and automated delabeling workflows.
Ang sistema ay suporta sa parehong manual at awtomatikong mga proseso ng pagtanggal ng label.
after delabeling, the data quality improved considerably.
Matapos ang pagtanggal ng label, ang kalidad ng data ay naging mas mahusay.
regular delabeling helps maintain the integrity of the labeled data.
Ang regular na pagtanggal ng label ay nakakatulong sa pagbantay sa integridad ng mga naka-label na data.
Explore frequently searched vocabulary
Want to learn vocabulary more efficiently? Download the DictoGo app and enjoy more vocabulary memorization and review features!
Download DictoGo Now