Aprendizagem Ativa com Boosting
A Aprendizagem Ativa com Boosting combina a aquisição de rótulos orientada por consulta da aprendizagem ativa com a lógica de ensemble ponderado de algoritmos de boosting, como o AdaBoost. O modelo seleciona iterativamente os exemplos não rotulados mais informativos para anotação — guiado pela discordância ou incerteza dentro do ensemble de boosting — e retreina após cada novo rótulo, alcançando alta precisão com muito menos exemplos rotulados do que a aprendizagem passiva.
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Fontes
- 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. link ↗
- Settles, B. (2009). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin–Madison. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Boosting Ensembles. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/active-learning-boosting
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