ScholarGate
Avustaja
Machine learningMachine learning

Aktiivinen oppiminen ja hajautettu oppiminen

Hajautettu aktiivinen oppiminen yhdistää aktiivisen oppimisen annotointitehokkuuden hajautetun oppimisen yksityisyyttä suojaavaan hajauttamiseen. Jaettua globaalia mallia koulutetaan hajautetuilla asiakkailla, joista jokainen luokittelee itsenäisesti merkitsemättömän paikallisen datansa ja pyytää merkintöjä vain informatiivisimmista esimerkeistä, pitäen raakadatan laitteessa koko ajan.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

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

Aktiivinen oppiminen ja hajautettu oppiminen
Aktiivinen oppiminenHajautettu oppiminenOnline-oppiminenItseohjautuva oppiminenPuoliohjattu oppiminenSiirto-oppiminen

Lähteet

  1. Ro, J. Y., Ali, A., Lin, Z., & Suresh, A. T. (2021). Scaling Federated Learning for Fine-tuning of Large Language Models. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). link ↗
  2. Federated learning. Wikipedia. link ↗

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/machine-learning/active-learning-federated-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 →

Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →

ScholarGate — Active Learning Federated Learning (Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning)). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/machine-learning/active-learning-federated-learning · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026