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アンサンブル・アクティブ・ラーニング
アンサンブル・アクティブ・ラーニングは、多様なモデルの委員会とアクティブ・ラーニング・ループを組み合わせ、最も情報量の多い未ラベルの例を選択してラベル付けを行います。Seung et al. (1992)によって導入されたQuery by Committeeフレームワークに根ざしており、委員会のメンバー間の不一致を不確実性のシグナルとして利用することで、強力な予測性能を達成するために必要なラベル付き例の数を削減します。
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出典
- Seung, H. S., Opper, M., & Sompolinsky, H. (1992). Query by committee. In Proceedings of the Fifth Annual Workshop on Computational Learning Theory (COLT 1992), pp. 287–294. ACM. link ↗
- Settles, B. (2009). 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). Ensemble-Based Active Learning (Query by Committee and Variants). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/ensemble-active-learning
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