რა არის აქტიური სწავლა?

აქტივური სწავლება — ეს მანქანათსწავლების მიდგომაა, სადაც ალგორითმი თვითონ ირჩევს ყველაზე ინფორმაციულ მაგალითებს მონიშვნისა და სწავლებისთვის. ნაცვლად იმისა, რომ ისწავლოს დიდი რაოდენობით შემთხვევით მონიშნულ მონაცემებზე, მოდელი ითხოვს მხოლოდ იმ მონაცემების მონიშვნას, რომლებიც მას მაქსიმალურად დაეხმარება გაუმჯობესებაში.

ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა მაშინ, როდესაც მონაცემების მონიშვნა ძვირი ან შრომატევადია. აქტიური ალგორითმი ირჩევს მაგალითებს ყველაზე დიდ გაურკვევლობასთან ან გადაწყვეტილების მიღების საზღვარზე.

მაგალითად: კლასიფიკაციის ამოცანაში, მოდელი შეიძლება ირჩევს მონიშვნისთვის იმ ობიექტებს, რომელთა შესახებაც ნაკლებად აქვს ნდობა, და ამ გზით უფრო სწრაფად აუმჯობესებს ხარისხს.

აქტივური სწავლება მჭიდროდ დაკავშირებულია სუსტი ზედამხედველობასთან, სადაც გამოიყენება სუსტი ან არასრულყოფილი მონიშვნის წყაროები მოდელების სწავლებისთვის.