Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Query by Committee
Abordagem onde um comitê de modelos vota para identificar as amostras com o maior desacordo entre os membros.
Amostragem por Incerteza
Estratégia que seleciona as amostras para as quais o modelo atual está menos certo de suas previsões.
Aprendizagem Ativa por Pool
Método onde o algoritmo seleciona as amostras mais informativas de um pool de dados não rotulados.
Aprendizagem Ativa em Fluxo
Abordagem onde cada amostra chega sequencialmente e o sistema decide instantaneamente se deve rotulá-la ou não.
Densidade Ponderada
Estratégia que combina a incerteza do modelo com a densidade dos dados para evitar outliers e favorecer regiões representativas.
Estratégias Baseadas em Margens
Seleção baseada na margem entre as classes mais prováveis, privilegiando as amostras próximas à fronteira de decisão.
Aprendizagem Ativa para Deep Learning
Adaptação de estratégias de aprendizagem ativa especificamente otimizadas para arquiteturas de redes neurais profundas.
Aprendizagem Ativa Adversarial
Uso de modelos generativos adversariais para criar ou selecionar amostras que maximizam a incerteza do classificador.
Aprendizagem Ativa Multi-anotadores
Estratégias que otimizam a seleção de amostras e a atribuição aos anotadores com base em sua expertise e custo.
Aprendizagem Ativa Sensível ao Orçamento
Abordagens que integram restrições orçamentárias e custos variáveis de anotação na estratégia de seleção.
Aprendizagem Ativa por Reforço
Uso de agentes de aprendizagem por reforço para aprender a política ótima de seleção de amostras.
Aprendizagem Ativa para PNL
Estratégias especializadas para o processamento de linguagem natural, gerenciando as particularidades dos dados textuais e sequenciais.