Aktīvā mācīšanās
Aktīvā mācīšanās ir iteratīva mašīnmācīšanās paradigma, kurā mācīšanās algoritms selektīvi pieprasa no orākula — parasti cilvēka anotatora — etiķetes visinformatīvākajiem neiezīmētajiem piemēriem. Formāli definējis Burr Settles savā nozīmīgajā 2009. gada literatūras apskatā, aktīvā mācīšanās risina praktisko anotācijas izmaksu problēmu, panākot augstu modeļa precizitāti ar krietni mazāku iezīmēto piemēru skaitu, nekā nepieciešams pasīvajā uzraudzītajā mācīšanās.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+18 more
Avoti
- Settles, B. (2009). Active learning literature survey. University of Wisconsin-Madison Computer Sciences Technical Report 1648. link ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 2). Active Learning (Human-in-the-Loop). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/machine-learning/active-learning
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Konformālā prognozēšanaMašīnmācīšanās↔ compare
- Nenoteiktības kvantifikācijaSimulācija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →