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第 12 屆 iThome 鐵人賽

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自我挑戰組

AI 高中生的自我學習系列第 10 篇

Day 10 - 主動學習 Active Learning

12th鐵人賽主動學習 active learning 查詢函式

2020-12-10 08:46:31

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不幸的，在需要data 情況下,但通常收集data所耗費成本卻很貴或不可能收集全, 我們可用利用Active Learning(主動學習)補救

- 簡要介紹Active Learning(主動學習)思想框架. (link)
- 通過一定的演算法查詢最有用的未標記樣本(Y)，並交由專家進行標記(Y)，然後用查詢到的樣本訓練分類模型來提高模型的精確度。
- 深入學習“主動學習”：如何顯著地減少標註代價. (link)

下圖說明:
1 表示專家進行少量選出初始標記樣本,
2 表示少量初始標記樣本透過學習模型(learning model)開始學習，
3 表示通過一定的查詢函式選擇出一個或一批最有用的樣本，並向督導者詢問標籤
再由 1 開始循環

註:本文是搜尋數個網站及各種不同來源之結果,著重在學習,有些內容已難辦別出處,我會儘可能列入出處,若有疏忽或出處不可考,請聯絡我, 我會列入, 尚請見諒。

Day 9 - 目前(傳統)的機器學習三步驟(4)-訓練之測試

Day 11 - Confusion Matrix 混淆矩陣-模型的好壞 (1)

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參賽組數

1064 組

團體組數

40 組

累計文章數

22200 篇

完賽人數

602 人

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