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.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+18 more
Források
- 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.
- Konformációs predikcióGépi tanulás↔ compare
- Bizonytalanság-kvantifikálásSzimuláció↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →