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アクティブラーニングサポートベクターマシン
アクティブラーニングSVMは、サポートベクターマシンの強力な決定境界と、人間によるアノテーションのために最も情報量の多いラベルなしインスタンスを選択するインテリジェントなクエリ戦略を組み合わせたものです。TongとKollerによって2001年に導入されたこの手法は、受動的な教師あり学習よりもはるかに少ないラベル付き例で高い分類精度を達成するため、ラベリングが高価または遅い場合に実用的です。
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出典
- Tong, S., & Koller, D. (2001). Support Vector Machine Active Learning with Applications to Text Classification. Journal of Machine Learning Research, 2, 45–66. link ↗
- Settles, B. (2010). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin–Madison. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/active-learning-support-vector-machine
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