Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Запрос по комитету
Подход, при котором комитет моделей голосует для выявления образцов с наибольшим несогласием между членами.
Выборка по неопределенности
Стратегия, выбирающая образцы, для которых текущая модель наименее уверена в своих предсказаниях.
Активное обучение на основе пула
Метод, при котором алгоритм выбирает наиболее информативные образцы из пула немаркированных данных.
Потоковое активное обучение
Подход, при котором каждый образец поступает последовательно, и система мгновенно решает, нужно ли его маркировать.
Взвешенная плотность
Стратегия, объединяющая неопределенность модели и плотность данных для избежания выбросов и приоритизации репрезентативных областей.
Стратегии, основанные на отступах
Отбор, основанный на отступе между наиболее вероятными классами, отдающий предпочтение образцам, расположенным вблизи границы принятия решений.
Активное обучение для глубокого обучения
Адаптация стратегий активного обучения, специально оптимизированных для архитектур глубоких нейронных сетей.
Apprentissage Actif Adversarial
Utilisation de modèles génératifs adversaires pour créer ou sélectionner des échantillons maximisant l'incertitude du classifieur.
Активное обучение с несколькими аннотаторами
Стратегии, оптимизирующие выбор примеров и назначение аннотаторам в зависимости от их экспертизы и стоимости.
Активное обучение с учетом бюджета
Подходы, интегрирующие бюджетные ограничения и переменные затраты на аннотацию в стратегию выбора.
Активное обучение с подкреплением
Использование агентов обучения с подкреплением для обучения оптимальной политике выбора образцов.
Apprentissage Actif pour NLP
Stratégies spécialisées pour le traitement du langage naturel, gérant les particularités des données textuelles et séquentielles.