Что такое stream-based active learning?

Stream-based active learning — это подход в активном обучении, при котором данные поступают в модель в виде непрерывного потока, и система в реальном времени решает, какие из новых примеров стоит разметить для обучения.

В отличие от классического pool-based active learning, где есть фиксированный набор неразмеченных данных, stream-based активное обучение работает с последовательным поступлением данных и ограниченными ресурсами на разметку.

Основные принципы:

• Модель оценивает каждый новый пример по мере поступления.
• Выбирает для разметки только те, которые наиболее информативны (например, с высокой неопределённостью).
• Позволяет эффективно использовать ограниченный бюджет на разметку в условиях непрерывного потока данных.

Пример: в системе фильтрации спама новые письма поступают постоянно, и модель выбирает для ручной проверки только те, в которых она сомневается, чтобы улучшить качество классификации.