সক্রিয় শিখন রৈখিক নির্ভরণ
সক্রিয় শিখন রৈখিক নির্ভরণ একটি পুনরাবৃত্তিমূলক মেশিন-লার্নিং পদ্ধতি যা একটি রৈখিক নির্ভরণ মডেলকে একটি বুদ্ধিমান প্রশ্ন কৌশল (query strategy) এর সাথে যুক্ত করে সবচেয়ে তথ্যপূর্ণ লেবেলবিহীন বিন্দুগুলিকে লেবেল করার জন্য নির্বাচন করে। যেখানে অনিশ্চয়তা সর্বোচ্চ সেখানে লেবেলিং প্রচেষ্টাকে কেন্দ্রীভূত করে, এটি প্যাসিভ র্যান্ডম স্যাম্পলিংয়ের চেয়ে অনেক কম লেবেলযুক্ত উদাহরণ দিয়ে প্রতিযোগিতামূলক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নির্ভুলতা অর্জন করে।
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
- Settles, B. (2012). Active Learning. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 6(1), 1–114. Morgan & Claypool. DOI: 10.2200/S00429ED1V01Y201207AIM018 ↗
- Cohn, D. A., Ghahramani, Z., & Jordan, M. I. (1996). Active learning with statistical models. Journal of Artificial Intelligence Research, 4, 129–145. DOI: 10.1613/jair.295 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/active-learning-linear-regression
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.
- বেয়েশীয় রৈখিক রিগ্রেশনবেইসীয়↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →