Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Взвешенная плотность
Метод выбора, объединяющий меру неопределенности модели с оценкой локальной плотности, чтобы отдавать приоритет образцам, которые одновременно являются неопределенными и находятся в плотных областях пространства признаков.
Выбор по неопределенности
Стратегия активного обучения, которая выбирает образцы, для которых модель демонстрирует самый низкий уровень уверенности в своих прогнозах, обычно измеряемый с помощью энтропии или запаса решения.
Запрос по комитету
Подход активного обучения, использующий несколько моделей, образующих комитет, при котором для аннотирования выбираются образцы, вызывающие наибольшие разногласия между членами комитета.
Выборка на основе разнообразия
Стратегия выбора, направленная на максимизацию разнообразия аннотируемых образцов для эффективного покрытия пространства признаков и избежания информационной избыточности.
Точки высокой плотности
Образцы, расположенные в областях пространства признаков с высокой концентрацией данных, считающиеся репрезентативными для базового распределения данных.
Критерий взаимной информации
Метрика информационной полезности, измеряющая ожидаемое снижение неопределенности относительно параметров модели после аннотирования конкретного образца.
Запас уверенности
Разница между предсказанными вероятностями двух наиболее вероятных классов для образца, используемая в качестве показателя неопределенности в стратегиях активного обучения.
Гибридный выбор
Подход, объединяющий несколько критериев выбора (неопределенность, плотность, разнообразие) с помощью взвешивания или многоцелевой оптимизации для выявления наиболее информативных образцов.
Выбросы в активном обучении
Атипичные или аномальные точки данных, которых стараются избежать стратегии, основанные на плотности, так как их аннотация дает мало информации об общей структуре данных.
Ядерное взвешивание
Техника, использующая ядерные функции для оценки локальной плотности и взвешивания важности образцов в соответствии с их сходством с соседями в пространстве признаков.
Представительность данных
Способность выборки или подмножества отражать существенные характеристики глобального распределения данных, являющаяся ключевым фактором в эффективных стратегиях выборки.
Пространства признаков
Многомерная область, в которой каждое измерение представляет характеристику данных, используемая для анализа отношений сходства и плотности между образцами.
Критерий плотности-неопределенности
Функция полезности, объединяющая меру неопределенности модели с оценкой локальной плотности для оценки информационного потенциала каждого неаннотированного образца.
Многоцелевая оптимизация
Математическая структура, позволяющая одновременно управлять несколькими противоречивыми целями, такими как неопределенность, плотность и разнообразие, в стратегиях активного выбора.