Day 10 - 主动学习 Active Learning

不幸的，在需要data 情况下,但通常收集data所耗费成本却很贵或不可能收集全, 我们可用利用Active Learning(主动学习)补救

• • 简要介绍Active Learning(主动学习)思想框架. (link)
  • 通过一定的演算法查询最有用的未标记样本(Y)，并交由专家进行标记(Y)，然後用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精确度。
  • 深入学习“主动学习”：如何显着地减少标注代价. (link)

下图说明:
1 表示专家进行少量选出初始标记样本,
2 表示少量初始标记样本透过学习模型(learning model)开始学习，
3 表示通过一定的查询函式选择出一个或一批最有用的样本，并向督导者询问标签
再由 1 开始循环

注:本文是搜寻数个网站及各种不同来源之结果,着重在学习,有些内容已难办别出处,我会尽可能列入出处,若有疏忽或出处不可考,请联络我, 我会列入, 尚请见谅。