Apprendimento Attivo Robusto
L'Apprendimento Attivo Robusto estende il framework standard dell'apprendimento attivo per gestire etichette rumorose, perturbazioni avversarie e oracoli inaffidabili. Invece di assumere un'etichettatura perfetta, incorpora garanzie statistiche o di robustezza avversaria nel processo di selezione delle query, mantenendo l'efficienza dei campioni pur tollerando la corruzione nel processo di annotazione.
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Fonti
- Balcan, M.-F., Beygelzimer, A., & Langford, J. (2006). Agnostic active learning. In Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (ICML 2006), pp. 65–72. ACM. DOI: 10.1145/1143844.1143853 ↗
- 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). Robust Active Learning (Noise-Tolerant Query-Based Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/robust-active-learning
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- Random Forest RobustoApprendimento automatico↔ compare
- Support Vector Machine RobustaApprendimento automatico↔ compare
- Apprendimento semi-supervisionatoApprendimento automatico↔ compare
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