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डीप लर्निंग के लिए सक्रिय अधिगम

डेटा एनोटेशन अनुकूलन की एक विधिज्ञान जहां एक डीप लर्निंग मॉडल एनोटेशन के प्रयास को कम करते हुए मॉडल के प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए सबसे अधिक सूचनाप्रद नमूनों का चुनाव बुद्धिमानी से करता है।

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डीप बेयसियन सक्रिय अधिगम

एपिस्टेमिक अनिश्चितता का मात्रांकन करने और सक्रिय अधिगम के लिए नमूनों के चयन का मार्गदर्शन करने के लिए बेयसियन सिद्धांतों को डीप न्यूरल नेटवर्क में एकीकृत करना।

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बैच सक्रिय अधिगम

डीप लर्निंग के संदर्भों में कम्प्यूटेशनल और मानवीय लागतों को अनुकूलित करते हुए, एनोटेशन के लिए नमूनों के एक सेट का एक साथ चयन करने वाला सक्रिय अधिगम का एक प्रकार।

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डीप एनसेंबल लर्निंग

अनिश्चितता का अनुमान लगाने और मजबूती में सुधार के लिए कई डीप न्यूरल नेटवर्क मॉडल को जोड़ने वाली एक दृष्टिकोण, जिसका उपयोग सक्रिय अधिगम रणनीतियों के लिए आधार के रूप में किया जाता है।

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न्यूरल नेटवर्क अनिश्चितता

न्यूरल नेटवर्क में भविष्यवाणियों की अनिश्चितता का मात्रांकन, जिसमें एपिस्टेमिक अनिश्चितता (ज्ञान की कमी) और एलिएटरी अनिश्चितता (डेटा में निहित शोर) के बीच अंतर किया जाता है।

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कमेटी-आधारित सैंपलिंग

भविष्यवाणियों पर असहमति का मूल्यांकन करने के लिए डीप लर्निंग मॉडलों की एक समिति का उपयोग करने वाली सक्रिय अधिगम रणनीति, जो एनोटेशन के लिए सबसे अधिक असहमति वाले नमूनों का चयन करती है।

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डीप सक्रिय अधिगम

विशाल डेटासेट में एनोटेशन की दक्षता को अनुकूलित करने के लिए सक्रिय अधिगम तकनीकों को डीप न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के साथ एकीकृत करने वाला एक विशेष क्षेत्र।

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