ScholarGate
Assistent
Machine learningInteractive ML

Aktiv læring

Aktiv læring er et iterativt maskinlæringsparadigme, hvor en læringsalgoritme selektivt forespørger en orakel – typisk en menneskelig annotator – om etiketter på de mest informative umærkede eksempler. Formuleret af Burr Settles i hans banebrydende litteraturgennemgang fra 2009, adresserer aktiv læring den praktiske flaskehals af annoteringsomkostninger ved at opnå høj modelnøjagtighed med langt færre mærkede eksempler, end passiv overvåget læring kræver.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+18 more

Kilder

  1. Settles, B. (2009). Active learning literature survey. University of Wisconsin-Madison Computer Sciences Technical Report 1648. link

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 2). Active Learning (Human-in-the-Loop). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.

Compare side by side

Refereret af

ScholarGateActive Learning (Active Learning (Human-in-the-Loop)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/machine-learning/active-learning · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026