AI 词汇表
人工智能完整词典
Density-weighted Methods
Techniques combinant l'incertitude avec la densité des données pour éviter de sélectionner des échantillons isolés ou atypiques.
Diversity Sampling
Stratégie garantissant une couverture diversifiée de l'espace des caractéristiques en évitant la redondance des échantillons sélectionnés.
Batch Mode Active Learning
Variante où plusieurs échantillons sont sélectionnés simultanément pour annotation, optimisant les coûts computationnels et d'annotation.
Label Complexity
Mesure théorique du nombre d'étiquettes nécessaires pour atteindre une performance cible en apprentissage actif.
Stopping Criterion
Condition définissant quand arrêter le processus d'apprentissage actif, basée sur la performance ou l'épuisement du budget.
Oracle
Source d'information externe (typiquement humaine) capable de fournir des étiquettes correctes pour les échantillons sélectionnés.
Representativeness
Principe garantissant que les échantillons sélectionnés représentent adéquatement la distribution globale des données non étiquetées.
Hybrid Active Learning
Approche combinant plusieurs stratégies de sélection pour bénéficier des avantages de chaque méthode et mitiger leurs faiblesses.