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सुदृढ़ सक्रिय अधिगम
सुदृढ़ सक्रिय अधिगम मानक सक्रिय अधिगम ढांचे को विकृत लेबल, प्रतिकूल क्षोभ, और अविश्वसनीय या भविष्यवक्ताओं को संभालने के लिए विस्तारित करता है। पूर्ण लेबलिंग मानने के बजाय, यह क्वेरी चयन प्रक्रिया में सांख्यिकीय या प्रतिकूल सुदृढ़ता गारंटी को शामिल करता है, जो एनोटेशन प्रक्रिया में भ्रष्टाचार को सहन करते हुए नमूना दक्षता बनाए रखता है।
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स्रोत
- Balcan, M.-F., Beygelzimer, A., & Langford, J. (2006). Agnostic active learning. In Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (ICML 2006), pp. 65–72. ACM. DOI: 10.1145/1143844.1143853 ↗
- Settles, B. (2009). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin–Madison. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Active Learning (Noise-Tolerant Query-Based Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/robust-active-learning
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