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베이즈 능동 학습
베이즈 능동 학습(Bayesian Active Learning, BAL)은 확률론적 모델과 능동 질의 전략을 결합하여, 레이블링되었을 때 모델 불확실성을 가장 많이 줄여줄 비레이블 예제를 식별합니다. BAL은 무작위로 데이터를 레이블링하는 대신, 오라클(일반적으로 인간 주석자)을 정보 획득량이 가장 큰 지점으로 안내하여 레이블 효율성을 높입니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Active Learning (Query-by-Committee and BALD). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/bayesian-active-learning
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