Mi az a stream-alapú aktív tanulás?

Áram alapú aktív tanulás egy olyan megközelítés az aktív tanulásban, ahol az adatok folyamatos áramlatként érkeznek a modellhez, és a rendszer valós időben dönt arról, mely új példákat érdemes címkézni a tanuláshoz.

A klasszikus pool-alapú aktív tanulástól eltérően, ahol egy fix nem címkézett adathalmaz van, az áram alapú aktív tanulás szekvenciális adatbeáramlással és korlátozott címkézési erőforrásokkal működik.

Alapelvek:

• A modell értékeli minden új példát, amint az érkezik.
• Csak a leginformatívabb példákat (pl. magas bizonytalansággal) választja ki címkézésre.
• Hatékonyan használja ki a korlátozott költségvetést a folyamatos adatáramlás mellett.

Példa: spam szűrő rendszerben, ahol az új e-mailek folyamatosan érkeznek, és a modell csak azokat választja ki kézi ellenőrzésre, amelyekben kételkedik, így javítva a osztályozás minőségét.