Pool-based active learning — это подход в активном обучении, где модель выбирает для разметки наиболее информативные примеры из большого пула неразмеченных данных.
Что такое pool-based active learning?
Pool-based active learning — это подход в активном обучении, где модель выбирает для разметки наиболее информативные примеры из большого пула неразмеченных данных.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Pool-based active learning — это подход в активном обучении, где модель выбирает для разметки наиболее информативные примеры из большого пула неразмеченных данных.
Основная идея:
- Есть большой набор неразмеченных данных (пул).
- Модель обучается на текущем размеченном наборе.
- Затем она оценивает неразмеченные данные и выбирает те, которые, по её мнению, дадут максимальную пользу при разметке (например, с наибольшей неопределённостью).
- Эти выбранные примеры отправляются на разметку (например, эксперту).
- После разметки данные добавляются в обучающий набор, и цикл повторяется.
Такой подход позволяет эффективно использовать ресурсы разметки, сосредотачиваясь на самых полезных данных, что особенно важно при слабом надзоре (weak supervision) и ограниченных ресурсах.