Оглавление
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.