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ベイジアン能動学習
ベイジアン能動学習（BAL）は、確率モデルと能動的なクエリ戦略を組み合わせ、ラベル付けされるとモデルの不確実性を最も低減するようなラベルなし例を特定します。BALは、ランダムにデータをラベル付けする代わりに、オーラクル（通常は人間のアノテーター）を、ラベル付けが最大の情報利得をもたらす点へと導き、非常にラベル効率が高くなります。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Active Learning (Query-by-Committee and BALD). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/bayesian-active-learning
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