पर्यवेक्षित मशीन अधिगम

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विशेष रूप से चयनित

सक्रिय अधिगमActive learning is an iterative machine-learning paradigm in which a learning algorithm selectively queries an oracle — typically a human annotator — for labels on the most informa सक्रिय शिक्षण संवर्धनActive Learning Boosting combines the query-driven label acquisition of active learning with the weighted-ensemble logic of boosting algorithms such as AdaBoost. The model iterativ सक्रिय अधिगम निर्णय वृक्षActive learning with a decision tree combines the interpretable structure of a CART-style tree with a query strategy that selects the most informative unlabeled instances for human सक्रिय शिक्षण संघटित शिक्षणFederated Active Learning combines the annotation-efficiency of active learning with the privacy-preserving decentralization of federated learning. A shared global model is trained सक्रिय शिक्षण गॉसियन मिश्रण मॉडलActive Learning Gaussian Mixture Model combines an iterative query strategy with a Gaussian Mixture Model learner. The algorithm selects the most informative unlabeled points — typ सक्रिय शिक्षण ग्रेडिएंट बूस्टिंगActive Learning Gradient Boosting combines the powerful predictive accuracy of gradient boosted trees with an active learning loop that selects the most informative unlabeled examp

अध्ययन पथ

इस विषय की सर्वाधिक उद्धृत आधारभूत पद्धतियाँ, उनके विकास के क्रम में — यदि आप यहाँ नए हैं तो आरम्भ करने का स्थान।

ऑनलाइन लर्निंग1958–2000sRosenblatt, F.; Littlestone, N.; Shalev-Shwartz, S. (key contributors) द्वारा
अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण1970s–2006 (formalized)Vapnik, V. N. and others (community of researchers, 1970s–2000s) द्वारा
निर्णय वृक्ष1984Breiman, Friedman, Olshen & Stone द्वारा
बूस्टिंग1990–1997Schapire, R. E.; Freund, Y. द्वारा
रैंडम फ़ॉरेस्ट2001Breiman, L. द्वारा
ट्रांसफर लर्निंग2010 (formalized); 1990s (early roots)Pan, S. J. & Yang, Q. (survey); Bengio, Y. (deep learning framing) द्वारा
XGBoost2016Chen, T. & Guestrin, C. द्वारा
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण2018–2020LeCun, Y. and community (formalized ~2018–2020) द्वारा

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