Активное обучение (машинное обучение)

Активное обучение (машинное обучение) Основы активного обучения Активное обучение — это метод машинного обучения, который позволяет алгоритму обучаться на основе […]

Активное обучение (машинное обучение)

  • Основы активного обучения

    • Активное обучение — это метод машинного обучения, который позволяет алгоритму обучаться на основе собственных ошибок. 
    • Обучение с учителем включает в себя выбор точек данных для маркировки, что позволяет алгоритму учиться на собственных ошибках. 
  • Методы активного обучения

    • Алгоритмы активного обучения включают в себя методы, основанные на байесовской оптимизации, обучении с подкреплением и других. 
    • Методы активного обучения включают в себя выборку на основе пула, выборочную выборку на основе потока, синтез запроса на членство и другие. 
  • Стратегии запроса

    • Алгоритмы для выбора точек данных для маркировки могут быть классифицированы по различным критериям, включая исследование и эксплуатацию, ожидаемое изменение модели и другие. 
    • Существуют различные стратегии маркировки, ориентированные на пользователя, включая конформное предсказание и несооответствие. 
  • Сложность выборки

    • Сложность выборки в активном обучении связана с выбором точек данных для маркировки и может быть решена с помощью методов, таких как байесовская оптимизация и обучение с подкреплением. 

Полный текст статьи:

Активное обучение (машинное обучение) — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх