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능동 학습 가우시안 혼합 모델
능동 학습 가우시안 혼합 모델은 반복적인 질의 전략과 가우시안 혼합 모델 학습기를 결합합니다. 이 알고리즘은 가장 유익한 레이블이 없는 점들, 즉 일반적으로 예측 불확실성이 가장 높은 점들을 선택하여 레이블링을 위해 오라클에 제시하고, EM을 사용하여 증가하는 레이블 집합으로 GMM을 재조정합니다. 결과적으로 훨씬 적은 수의 레이블이 지정된 예시를 요구하면서도 전체 데이터 품질에 맞는 밀도 모델을 얻게 됩니다.
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출처
- Zhu, X., Ghahramani, Z., & Lafferty, J. (2003). Semi-supervised learning using Gaussian fields and harmonic functions. Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML), 912–919. link ↗
- Settles, B. (2012). Active Learning. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 6(1), 1–114. Morgan & Claypool Publishers. DOI: 10.2200/S00429ED1V01Y201207AIM018 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Gaussian Mixture Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/active-learning-gaussian-mixture-model
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