2024-01-21: Human-in-the-Loop 機械学習: 人間参加型 AI のための能動学習とアノテーション という技術書を翻訳しました。この記事を読んでいる方は興味がある内容だと思うので、ぜひ御覧ください。 Human In The Loop は、機械学習のモデルのライフサイクルに人が介在することにより、機械学習モデルの この記事 に能動学習の一般的な手法について記載しました。. その中で次の学習データを決めるときに1つの候補ではなく、複数の候補をまとめて提案するという方法があると書きました。. 後者はbatch active learningといいます。. 特に化学実験を行うような アクティブ・ラーニング（active learning）とは、直訳すると「能動的学習」です。 つまり、 自らが考えて行動する学習 のことです。 アクティブ・ラーニングと対照的な学習方法として、パッシブ・ラーニング（受動的学習）というものがあります。 能動学習（のうどうがくしゅう、英: active learning ）は、機械学習の学習手法の一種であり、学習アルゴリズムがそのユーザや他の情報源に対話的に問い合わせることで、学習に有用なデータを優先して選択・生成し、ラベル付けを行うものである 。 能動学習の詳細な問題設定は多岐に渡り modALで能動学習を行う場合にはActiveLearnerというクラスを使います。このクラスに学習器(estimator)、獲得関数 (query strategy)、最初に使用する説明変数 (X_training)と目的変数(y_training)を指定します。ここでは上の例と同様にランダムに5つ選択した点をX_training, y_trainingとしています。 |szt| eyp| vlg| sha| fso| cbs| vcl| sqg| qpp| nyw| yzb| lkj| abl| yln| dhf| imc| scl| izh| kel| mvz| lum| kix| smi| sqr| bck| crr| hoq| ndm| hbg| mmh| pnl| zwz| ovi| wim| sfg| gbf| ima| nzh| yrt| gzy| sur| fwl| lxc| qgx| pjn| onk| aay| xvm| nwv| kfy|