Aprendizaje Activo Bayesiano
El Aprendizaje Activo Bayesiano (BAL) combina un modelo probabilístico con una estrategia de consulta activa para identificar los ejemplos no etiquetados que, una vez etiquetados, reducirían al máximo la incertidumbre del modelo. En lugar de etiquetar datos al azar, el BAL guía a un oráculo —típicamente un anotador humano— hacia los puntos donde el etiquetado proporcionará la mayor ganancia de información, haciéndolo muy eficiente en cuanto a etiquetas.
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Fuentes
- Houlsby, N., Huszár, F., Ghahramani, Z., & Lengyel, M. (2011). Bayesian Active Learning for Classification and Preference Learning. arXiv preprint arXiv:1112.5745. link ↗
- Settles, B. (2012). Active Learning. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 6(1), 1–114. Morgan & Claypool. DOI: 10.2200/S00429ED1V01Y201207AIM018 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Active Learning (Query-by-Committee and BALD). ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/bayesian-active-learning
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- Regresión logística bayesianaBayesiano↔ compare
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- Aprendizaje semisupervisadoAprendizaje automático↔ compare
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