অ্যাক্টিভ লার্নিং গাউসিয়ান মিক্সচার মডেল
অ্যাক্টিভ লার্নিং গাউসিয়ান মিক্সচার মডেল একটি পুনরাবৃত্তিমূলক ক্যোয়ারি কৌশলকে একটি গাউসিয়ান মিক্সচার মডেল লার্নারের সাথে একত্রিত করে। অ্যালগরিদম সবচেয়ে তথ্যপূর্ণ লেবেলবিহীন পয়েন্টগুলি নির্বাচন করে — সাধারণত যেগুলির ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অনিশ্চয়তা সবচেয়ে বেশি — সেগুলিকে লেবেল করার জন্য একটি ওরাকলের কাছে উপস্থাপন করে এবং ক্রমবর্ধমান লেবেলযুক্ত সেটে EM ব্যবহার করে GMM-কে পুনরায় ফিট করে। এর ফলে এমন একটি ডেনসিটি মডেল তৈরি হয় যা সম্পূর্ণ ডেটার মানের সাথে মেলে, অথচ অনেক কম লেবেলযুক্ত উদাহরণের প্রয়োজন হয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Zhu, X., Ghahramani, Z., & Lafferty, J. (2003). Semi-supervised learning using Gaussian fields and harmonic functions. Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML), 912–919. link ↗
- Settles, B. (2012). Active Learning. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 6(1), 1–114. Morgan & Claypool Publishers. DOI: 10.2200/S00429ED1V01Y201207AIM018 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Gaussian Mixture Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/active-learning-gaussian-mixture-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- অ্যাক্টিভ লার্নিং গাউসিয়ান প্রসেসযন্ত্র শিখন↔ compare
- বেয়েশীয় গাউসীয় মিশ্রণ মডেল (Bayesian Gaussian Mixture Model)যন্ত্র শিখন↔ compare
- আধা-পর্যবেক্ষিত গাউসীয় মিশ্রণ মডেল (Semi-supervised Gaussian Mixture Model)যন্ত্র শিখন↔ compare
- আধা-তত্ত্বাবধানাধীন শিখন (Semi-supervised Learning)যন্ত্র শিখন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →