Aktivní učení
Aktivní učení je iterativní paradigma strojového učení, v němž se učicí algoritmus selektivně dotazuje orákula – typicky lidského anotátora – na popisky nejinformativnějších neoznačených příkladů. Aktivní učení, formalizované Burrem Settlesem v jeho přelomovém přehledu literatury z roku 2009, řeší praktické úzké hrdlo nákladů na anotaci dosažením vysoké přesnosti modelu s mnohem menším počtem označených příkladů, než vyžaduje pasivní učení s učitelem.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+18 more
Zdroje
- Settles, B. (2009). Active learning literature survey. University of Wisconsin-Madison Computer Sciences Technical Report 1648. link ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Active Learning (Human-in-the-Loop). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/machine-learning/active-learning
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.
- Konformní predikceStrojové učení↔ compare
- Kvantifikace nejistotySimulace↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →