Apprentissage actif
term_id: active_learning
Category: training_techniques
Definition
L’apprentissage actif réduit la quantité de données étiquetées nécessaires en permettant au modèle de choisir les instances les plus informatives pour l’étiquetage humain. Au lieu de recevoir passivement des échantillons aléatoires, l’algorithme sélectionne activement les données qui maximiseront l’amélioration du modèle.
Summary
Une stratégie d’apprentissage automatique où l’algorithme interroge sélectivement un utilisateur ou un oracle pour étiqueter de nouveaux points de données, optimisant ainsi le processus d’entraînement.
Key Concepts
- Stratégie d’interrogation
- Efficacité d’étiquetage
- Échantillonnage de l’incertitude
- Humain dans la boucle
Use Cases
- Annotation d’images médicales avec des radiologues experts
- Étiquetage de l’analyse des sentiments pour des dialectes rares
- Sélection de scénarios pour la conduite autonome