Active Learning



semi-supervised machine learning 


이것은 interactively query를 이용해서 desired output을 새로운 데이터 포인트에서 획득 하는 방식을 의미한다.



사용하는 상황은


unlabeled data가 매우 많아서 수작업으로 그것을 라벨링 하기 어려울 때

active learning 알고리즘을 이용해서 지도자에게 질의 하여 라벨링을 할 수 있다.


즉 uncertainty sampling 데이터가 많은 상황에서 사용하는 방법이다.



좋은점은

학습에 필요한 라벨된 데이터의 양을 줄일 수 있다.

이유는 학습자가 능도적으로 데이터를 선택하기 때문이다.



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