tag sorgu-stratejisi

Aktif Öğrenme Nedir? (Active Learning) (Aktif Öğrenme)

Bu sayfada sorgu-stratejisi (Aktif Öğrenme Nedir? (Active Learning) (Aktif Öğrenme)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Aktif öğrenme (active learning), bir makine öğrenmesi modelinin kendi eğitim sürecine aktif katıldığı ve en çok bilgi kazandıracak veri noktalarını seçerek insan uzmanından (oracle) etiket talep ettiği bir paradigmadır. Geleneksel denetimli öğrenmede tüm eğitim verisi önceden etiketlenir; aktif öğrenmede ise model belirsizliği yüksek, bilgi değeri en fazla olan örnekleri hedefleyerek minimum etiket bütçesiyle maksimum performansa ulaşır. Temel sorgu stratejileri arasında belirsizlik örneklemesi (uncertainty sampling), kurul-sorgulama (query by committee) ve beklenen model değişimi (expected model change) yer alır. Belirsizlik örneklemesinde model, sınıflandırma güveni en düşük örnekleri sorgular. Kurul-sorgulamada birbirinden bağımsız modeller anlaşamadıkları örnekleri öne çıkarır. Aktif öğrenme özellikle tıbbi görüntü analizi, metin sınıflandırması ve biyomedikal NLP görevlerinde kritiktir; çünkü bu alanlarda uzman etiketleme hem pahalı hem de zaman alıcıdır. Burr Settles'ın 2009 teknik raporu alana en çok atıfta bulunulan kaynak olmaya devam etmektedir.

🎯

Aktif Öğrenme Nedir? (Active Learning) (Aktif Öğrenme)

Aktif öğrenme (active learning), bir makine öğrenmesi modelinin kendi eğitim sürecine aktif katıldığı ve en çok bilgi kazandıracak veri noktalarını seçerek insan uzmanından (oracle) etiket talep ettiği bir paradigmadır. Geleneksel denetimli öğrenmede tüm eğitim verisi önceden etiketlenir; aktif öğrenmede ise model belirsizliği yüksek, bilgi değeri en fazla olan örnekleri hedefleyerek minimum etiket bütçesiyle maksimum performansa ulaşır. Temel sorgu stratejileri arasında belirsizlik örneklemesi (uncertainty sampling), kurul-sorgulama (query by committee) ve beklenen model değişimi (expected model change) yer alır. Belirsizlik örneklemesinde model, sınıflandırma güveni en düşük örnekleri sorgular. Kurul-sorgulamada birbirinden bağımsız modeller anlaşamadıkları örnekleri öne çıkarır. Aktif öğrenme özellikle tıbbi görüntü analizi, metin sınıflandırması ve biyomedikal NLP görevlerinde kritiktir; çünkü bu alanlarda uzman etiketleme hem pahalı hem de zaman alıcıdır. Burr Settles'ın 2009 teknik raporu alana en çok atıfta bulunulan kaynak olmaya devam etmektedir.

arrow_forward