स्व-पर्यवेक्षित सक्रिय शिक्षण (Self-supervised Active Learning)
स्व-पर्यवेक्षित सक्रिय शिक्षण (SSL-AL) एक लेबल-कुशल मशीन-लर्निंग प्रतिमान है जो स्व-पर्यवेक्षित उद्देश्यों का उपयोग करके बिना लेबल वाले डेटा पर एक मॉडल को पूर्व-प्रशिक्षित करता है, फिर सक्रिय-शिक्षण अधिग्रहण फ़ंक्शन का उपयोग करके सबसे जानकारीपूर्ण लेबल के लिए रणनीतिक रूप से एक मानव ऑरेकल से पूछताछ करता है। इसका परिणाम पूरी तरह से पर्यवेक्षित दृष्टिकोणों द्वारा आवश्यक एनोटेशन लागत के एक अंश के साथ मजबूत भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन है।
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स्रोत
- Bengar, J. Z., van de Weijer, J., Twardowski, B., & Raducanu, B. (2021). Reducing Label Effort: Self-Supervised Meets Active Learning. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), pp. 1631–1639. link ↗
- Zhan, X., Wang, Q., Huang, K.-H., Xiong, H., Dou, D., & Chan, A. B. (2022). A comparative survey of deep active learning. arXiv preprint arXiv:2203.13450. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Active Learning (SSL-AL hybrid label-efficient framework). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/self-supervised-active-learning
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