Apprendimento Attivo Bayesiano
L'Apprendimento Attivo Bayesiano (BAL) combina un modello probabilistico con una strategia di interrogazione attiva per identificare gli esempi non etichettati che, una volta etichettati, ridurrebbero maggiormente l'incertezza del modello. Invece di etichettare i dati in modo casuale, il BAL guida un oracolo — tipicamente un annotatore umano — verso i punti in cui l'etichettatura fornirà il maggior guadagno informativo, rendendolo altamente efficiente in termini di etichette.
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Fonti
- Houlsby, N., Huszár, F., Ghahramani, Z., & Lengyel, M. (2011). Bayesian Active Learning for Classification and Preference Learning. arXiv preprint arXiv:1112.5745. link ↗
- Settles, B. (2012). Active Learning. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 6(1), 1–114. Morgan & Claypool. DOI: 10.2200/S00429ED1V01Y201207AIM018 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Active Learning (Query-by-Committee and BALD). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/bayesian-active-learning
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- Processo GaussianoApprendimento automatico↔ compare
- Apprendimento semi-supervisionatoApprendimento automatico↔ compare
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