ScholarGate
Asszisztens
Machine learningInteractive ML

Aktív tanulás

Az aktív tanulás egy iteratív gépi tanulási paradigma, amelyben egy tanuló algoritmus szelektíven lekérdez egy orákulumot – jellemzően egy emberi annotátort – a leginformatívabb címkézetlen példák címkéiért. Burr Settles által a 2009-es irodalmi áttekintésében formalizált aktív tanulás az annotációs költségek gyakorlati szűk keresztmetszetét orvosolja azáltal, hogy magas modellpontosságot ér el sokkal kevesebb címkézett példával, mint amennyit a passzív felügyelt tanulás igényel.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

+18 more

Források

  1. Settles, B. (2009). Active learning literature survey. University of Wisconsin-Madison Computer Sciences Technical Report 1648. link

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 2). Active Learning (Human-in-the-Loop). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/machine-learning/active-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

Hivatkozik rá

ScholarGateActive Learning (Active Learning (Human-in-the-Loop)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/machine-learning/active-learning · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026