手法証拠記録
Active Learning
Active learning is an iterative machine-learning paradigm in which a learning algorithm selectively queries an oracle — typically a human annotator — for labels on the most informative unlabeled examples. Formalized by Burr Settles in his seminal 2009 literature survey, active learning addresses the practical bottleneck of annotation cost by achieving high model accuracy with far fewer labeled examples than passive supervised learning requires.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Active Learning (Human-in-the-Loop)
分類的手法記録 · ml-model / machine-learning
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関連手法
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