# Wykrywanie błędnych etykiet

EN: **Label error detection** · id `labelerrors` · aliases: confident learning, noisy labels, cleanlab

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Dane dla AI](https://aiatlasgraph.com/t/data.md) › [Czyszczenie i jakość](https://aiatlasgraph.com/t/cleaning.md) › Wykrywanie błędnych etykiet

## Description

- PL: Automatyczne znajdowanie przykładów, które mają prawdopodobnie złą etykietę, na podstawie przewidywań modelu — zamiast ręcznego przeglądania całego zbioru.
- EN: Automatically finding examples that probably carry a wrong label, using model predictions, instead of reviewing the whole dataset by hand.

## In one sentence

- PL: To wyszukiwanie przykładów, których zapisane oznaczenia mogą być błędne.
- EN: This finds examples whose recorded labels may be wrong.

## Problem it solves

- PL: Model uczy się mylących odpowiedzi, bo część przykładów została źle opisana.
- EN: A model learns misleading answers because some examples were labelled incorrectly.

## What it does

- PL: Porównuje zapisane odpowiedzi z przewidywaniami modelu i tworzy listę rozbieżności do sprawdzenia przez człowieka.
- EN: It compares recorded answers with model predictions and creates a list of disagreements for a person to review.

## Everyday example

- PL: W archiwum opinii program wskazuje pochwałę oznaczoną jako skarga, a ty sprawdzasz, czy zapis wymaga poprawy.
- EN: In a review archive, software flags praise labelled as a complaint, and you check whether the record needs correcting.

## This concerns you if you…

- PL: masz duży zbiór już oznaczonych przykładów
- PL: chcesz wybierać podejrzane oznaczenia do ponownej oceny
- EN: have a large collection of already labelled examples
- EN: want to prioritise suspicious labels for another review

## Keywords

confident learning · cleanlab · out-of-fold predictions · label noise · label error ranking

## How it works

- PL: Predykcje uzyskane poza próbką treningową porównuje się z przypisanymi etykietami. Progi ufności i szacowany rozkład błędów etykiet wyznaczają kolejkę podejrzanych przykładów do sprawdzenia.
- EN: Out-of-sample predictions are compared with assigned labels. Confidence thresholds and an estimated label-error distribution identify suspicious examples for review.

## Limits

- PL: Niepoprawna predykcja nie dowodzi błędu etykiety. Słaby model, nakładające się klasy i nietypowe przykłady wymagają ręcznego sprawdzenia oraz ostrożności przy automatycznym usuwaniu.
- EN: An incorrect prediction does not prove a label is wrong. Weak models, overlapping classes and unusual examples require manual review and caution with automatic removal.

## Key terms

- PL: **predykcja poza próbką**: Ocena przykładu przez model, który nie trenował na tym przykładzie.
- PL: **szum etykiet**: Rozbieżność między zapisanymi etykietami a właściwymi odpowiedziami.
- EN: **out-of-sample prediction**: A prediction from a model not trained on the example.
- EN: **label noise**: Disagreement between recorded labels and correct answers.

## Know first

- [Uczenie nadzorowane (Supervised learning)](https://aiatlasgraph.com/t/supervised.md)
- [Metryki klasyfikacji i regresji (Classification and regression metrics)](https://aiatlasgraph.com/t/classmetrics.md)

## Examples

- PL: Confident learning · cleanlab · ranking podejrzanych przykładów do ponownej oceny
- EN: Confident learning · cleanlab · ranking suspicious examples for relabelling

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Funkcje wpływu i śledzenie przykładów treningowych (Influence functions and training example tracing)](https://aiatlasgraph.com/t/influencefunctions.md)
- [Słaba superwizja i funkcje etykietujące (Weak supervision and labeling functions)](https://aiatlasgraph.com/t/weaksupervision.md)

## Sources

- [Introduction to Data-Centric AI (MIT IAP course, 2023–2024)](<https://dcai.csail.mit.edu/>) `dcai-mit` · by MIT CSAIL (prowadzący na stronie tylko z imion: Anish, Curtis, Jonas)
- [Confident Learning: Estimating Uncertainty in Dataset Labels](<https://arxiv.org/abs/1911.00068>) `confident-learning-2019` · by Curtis G. Northcutt, Lu Jiang, Isaac L. Chuang

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/labelerrors · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30