Die Erkenntnisse über die Nützlichkeit verschiedener Datentypen, insbesondere in Bezug auf die Verbesserung visueller Repräsentationen durch Datenfilterung, können auf andere Anwendungsgebiete des maschinellen Lernens übertragen werden, in denen Datenqualität eine entscheidende Rolle spielt. Ein solcher Bereich könnte beispielsweise die Sprachverarbeitung sein, wo die Qualität der Trainingsdaten einen direkten Einfluss auf die Leistung von Modellen hat.
Durch die Anwendung ähnlicher Prinzipien der Datenfilterung und -auswahl, die auf die spezifischen Anforderungen von Sprachdaten zugeschnitten sind, können Modelle für Sprachverarbeitungsaufgaben verbessert werden. Dies könnte die Identifizierung und Entfernung von Rauschen, die Auswahl von qualitativ hochwertigen Trainingsdaten und die Integration von Metriken zur Bewertung der Nützlichkeit verschiedener Datentypen umfassen.
Darüber hinaus könnten die Erkenntnisse über die Nützlichkeit verschiedener Datentypen auch auf andere Bereiche wie medizinische Bildgebung, Finanzanalyse oder Robotik angewendet werden, wo die Qualität und Relevanz der Trainingsdaten von entscheidender Bedeutung sind. Indem man die richtigen Datentypen auswählt, um Modelle zu trainieren und unerwünschte Daten zu filtern, kann die Leistungsfähigkeit von ML-Modellen in verschiedenen Anwendungsgebieten verbessert werden.