Aprendizagem Ativa Bayesiana
A Aprendizagem Ativa Bayesiana (BAL) combina um modelo probabilístico com uma estratégia de consulta ativa para identificar os exemplos não rotulados que, uma vez rotulados, mais reduziriam a incerteza do modelo. Em vez de rotular dados aleatoriamente, a BAL guia um oráculo — tipicamente um anotador humano — para os pontos onde a rotulagem fornecerá o maior ganho de informação, tornando-a altamente eficiente em termos de rótulos.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Active Learning (Query-by-Committee and BALD). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/bayesian-active-learning
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