Semi-supervised Active Learning
Semi-supervised Active Learning (SSAL) is a hybrid learning paradigm that combines active learning's selective query strategy with semi-supervised learning's ability to exploit unlabeled data. The model iteratively selects the most informative unlabeled instances for expert annotation while simultaneously leveraging the large pool of unannotated samples to improve its own representations, dramatically reducing labeling costs while maintaining strong predictive accuracy.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
- Settles, B. (2012). Active Learning. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning. Morgan & Claypool. · DOI 10.2200/S00429ED1V01Y201207AIM018
- Zhu, X. (2005). Semi-supervised learning literature survey. Technical Report 1530, Computer Sciences, University of Wisconsin-Madison. · URL
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Verwandte Methoden
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