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Active Learning Gradient Boosting
Active Learning Gradient Boosting은 그래디언트 부스팅 트리(gradient boosted trees)의 강력한 예측 정확도와 가장 유익한 레이블 없는(unlabeled) 예제를 인간 주석(annotation)을 위해 선택하는 능동 학습 루프(active learning loop)를 결합합니다. 모델이 가장 불확실해하는 인스턴스만을 질의함으로써, 이 방법은 수동 지도 학습(passive supervised learning)보다 훨씬 적은 레이블 예제로 높은 정확도를 달성합니다.
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출처
- Settles, B. (2010). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin–Madison. link ↗
- Friedman, J. H. (2001). Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. Annals of Statistics, 29(5), 1189–1232. DOI: 10.1214/aos/1013203451 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Gradient Boosting (Query-by-Committee / Uncertainty Sampling with Gradient Boosted Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/active-learning-gradient-boosting
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