Millised on aktiivse õppimise omadused CV-s?

Küberpildi nägemise aktiivõpe on meetod, kus mudel valib kõige informatiivsemad või ebakindlamad näited märkamatutest andmetest, mille inimene hiljem märgistab. See võimaldab oluliselt vähendada vajalike märgistatud andmete kogust ning parandada õppimise tõhusust.

CV-s aktiivõppe omadused:

• Andmete valik: Mudel valib pilte, mille suhtes on kõige vähem kindel (näiteks minimaalne usaldus prognoosis).
• Interaktiivsus: Protsess kordub tsükliliselt — mudel õpib, valib uusi andmeid märgistamiseks, saab märgise ja õpib uuesti.
• Märgistamise kulude vähendamine: Piltide märgistamine on sageli kallis ja aeganõudev, aktiivõpe aitab minimeerida nõutava andmemahu.
• Erinevate strateegiate kasutamine: Näiteks ebakindluse näidise valimine, päring komisjonilt või meetodid, mis põhinevad valiku mitmekesisusel.

Näide: objekti tuvastamise mudeli treenimisel võib esmalt märgistada väikese andmekogumi, siis valib mudel pildid, mille suhtes on kahtlusi, ja palub neid märgistada, kiirendades seeläbi mudeli kvaliteedi parandamist.