Если корпус данных для решения задачи машинного обучения отсутствует, но есть возможность привлечь асессоров для разметки данных, можно использовать несколько методов. Один из таких методов - активное обучение. Активное обучение - это метод обучения с учителем, где алгоритм выбирает наиболее информативные примеры для разметки экспертами. Асессоры размечают эти примеры, и их ответы используются для дальнейшего обучения модели. Основная идея активного обучения заключается в том, чтобы выбирать примеры, на которых модель наиболее неуверена, чтобы получить дополнительные размеченные данные, которые были бы наиболее полезны для улучшения модели. При этом более уверенные примеры для модели не так важны, поскольку она может легко принять правильное решение для них. Таким образом, активное обучение позволяет использовать экспертов для разметки наиболее важных примеров, которые помогут модели повысить свою производительность. В процессе активного обучения можно выбирать как примеры, на которых модель имеет низкую уверенность, так и примеры, которые представляют наибольший интерес с точки зрения задачи, которую необходимо решить. Кроме активного обучения, можно также использовать методы псевдо-разметки. Псевдо-разметка - это метод, в котором модель используется для разметки неразмеченных данных на основе своих предсказаний. Эти размеченные данные затем могут быть использованы для дополнительного обучения модели. Однако при использовании псевдо-разметки необходимо быть осторожным, чтобы исключить возможность переобучения модели на неправильных разметках. В обоих методах активного обучения и псевдо-разметки важно правильно выбирать примеры для разметки экспертами или для разметки моделью. Для этого можно использовать различные стратегии, такие как стратегия поиска, стратегия разнообразия или стратегия неопределенности. Таким образом, если корпус данных отсутствует, но есть возможность привлечь асессоров для разметки данных, можно применить методы активного обучения или псевдо-разметки. Оба метода позволяют использовать экспертов и использование их разметки для улучшения модели. Однако важно быть осторожным при выборе примеров для разметки и использовать различные стратегии для достижения наилучших результатов.