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[UNTRANSLATED: Active Learning Voting Ensemble]

Active Learning Voting Ensemble — noto formalmente come Query by Committee — è una strategia di apprendimento attivo che addestra un comitato di modelli diversi e seleziona gli esempi non etichettati sui quali i membri del comitato discordano maggiormente per l'annotazione umana. Concentrando lo sforzo di etichettatura sui punti più informativi, raggiunge un'elevata accuratezza con molti meno esempi etichettati rispetto a quanto richiesto dall'apprendimento passivo.

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Fonti

  1. Seung, H. S., Opper, M., & Sompolinsky, H. (1992). Query by committee. In Proceedings of the Fifth Annual Workshop on Computational Learning Theory (COLT '92), pp. 287–294. ACM. DOI: 10.1145/130385.130417
  2. Settles, B. (2009). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin–Madison. link

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Voting Ensemble (Query by Committee). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/active-learning-voting-ensemble

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ScholarGateActive Learning Voting Ensemble (Active Learning with Voting Ensemble (Query by Committee)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/machine-learning/active-learning-voting-ensemble · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026