Co je to streamové aktivní učení?

Stream-based aktivní učení je přístup v aktivním učení, při kterém data přicházejí do modelu ve formě nepřetržitého proudu a systém v reálném čase rozhoduje, které nové příklady je třeba označit pro trénink.

Na rozdíl od klasického pool-based aktivního učení, kde je pevná sada neoznačených dat, stream-based aktivní učení pracuje s posloupným příchodem dat a omezenými zdroji na označování.

Hlavní principy:

• Model hodnotí každý nový příklad při jeho příchodu.
• Vybere pouze ty, které jsou nejvíce informativní (například s vysokou nejistotou).
• Umožňuje efektivně využít omezený rozpočet na označování za podmínek nepřetržitého proudu dat.

Příklad: ve spam filtračním systému neustále přicházejí nové e-maily a model vybírá pro ruční kontrolu pouze ty, u kterých má pochybnosti, aby zlepšil kvalitu klasifikace.