सक्रिय अधिगम
सक्रिय अधिगम एक पुनरावृत्तीय मशीन-लर्निंग प्रतिमान है जिसमें एक अधिगम एल्गोरिथम चुनिंदा रूप से सबसे सूचनात्मक लेबल रहित उदाहरणों पर लेबल के लिए एक ऑरेकल - आम तौर पर एक मानव एनोटेटर - से पूछताछ करता है। बुर सेतल्स द्वारा अपनी 2009 की मौलिक साहित्य समीक्षा में औपचारिक रूप दिया गया, सक्रिय अधिगम एनोटेशन लागत की व्यावहारिक बाधा को संबोधित करता है, जो निष्क्रिय पर्यवेक्षित अधिगम की आवश्यकता से कहीं कम लेबल वाले उदाहरणों के साथ उच्च मॉडल सटीकता प्राप्त करता है।
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स्रोत
- Settles, B. (2009). Active learning literature survey. University of Wisconsin-Madison Computer Sciences Technical Report 1648. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Active Learning (Human-in-the-Loop). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/active-learning
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