რა არის ნაკადის დაფუძნებული აქტიური სწავლება?

অগমেন্টেড অ্যাক্টিভ লার্নিং হল একটি পদ্ধতি যেখানে ডেটা ধারাবাহিক প্রবাহের মাধ্যমে মডেলে আসে, এবং সিস্টেম রিয়েল টাইমে সিদ্ধান্ত নেয় কোন নতুন উদাহরণগুলো চিহ্নিত করতে হবে।

ক্লাসিক পুল-ভিত্তিক অ্যাক্টিভ লার্নিং থেকে আলাদা, যেখানে একটি নির্দিষ্ট অচিহ্নিত ডেটার সেট থাকে, সেখানে ধারাবাহিক ডেটা প্রবাহ এবং সীমিত সম্পদ নিয়ে কাজ করে।

মূল নীতিগুলি:

• মডেল প্রতিটি নতুন উদাহরণ মূল্যায়ন করে যখন এটি আসে।
• শুধুমাত্র সবচেয়ে তথ্যবহুল (উদাহরণস্বরূপ, উচ্চ অনিশ্চয়তা সহ) উদাহরণগুলো নির্বাচন করে চিহ্নিত করার জন্য।
• অবিচ্ছিন্ন ডেটা প্রবাহের শর্তে সীমিত বাজেটের কার্যকর ব্যবহার নিশ্চিত করে।

উদাহরণ: স্প্যাম ফিল্টারিং সিস্টেমে, নতুন ইমেইলগুলি ধারাবাহিকভাবে আসে, এবং মডেল শুধুমাত্র সন্দেহজনক ইমেইলগুলো নির্বাচন করে ম্যানুয়াল চেকের জন্য, যাতে শ্রেণীবিভাগের মান উন্নত হয়।