방법 증거 기록
Active learning Boosting
Active Learning Boosting combines the query-driven label acquisition of active learning with the weighted-ensemble logic of boosting algorithms such as AdaBoost. The model iteratively selects the most informative unlabeled examples to annotate — guided by the disagreement or uncertainty within the boosting ensemble — and retrains after each new label, achieving high accuracy with far fewer labeled examples than passive learning.
원본 기록
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Active Learning with Boosting Ensembles
분류학적 방법 기록 · ml-model / machine-learning
- Abe, N. & Mamitsuka, H. (1998). Query Learning Strategies Using Boosting and Bagging. Proceedings of the 15th International Conference on Machine Learning (ICML 1998), pp. 1–9. Morgan Kaufmann. · URL
- Settles, B. (2009). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin–Madison. · URL
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관련 방법
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