Apprendimento attivo online
L'apprendimento attivo online combina due paradigmi complementari: elabora i dati come un flusso (apprendimento online) e richiede selettivamente etichette solo per le istanze più informative (apprendimento attivo). Il risultato è un modello che si adatta continuamente ai nuovi dati mantenendo bassi i costi di etichettatura — utile ogni volta che i dati etichettati sono costosi e gli esempi arrivano sequenzialmente anziché tutti in una volta.
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Fonti
- Cesa-Bianchi, N., Gentile, C., & Zaniboni, L. (2006). Worst-case analysis of selective sampling for linear classification. Journal of Machine Learning Research, 7, 1205–1230. link ↗
- Sculley, D. (2007). Online active learning methods for fast label-efficient spam filtering. Proceedings of the Fourth Conference on Email and Anti-Spam (CEAS 2007). link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online Active Learning (Streaming Active Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-active-learning
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