Akış tabanlı aktif öğrenme nedir?

Akış tabanlı aktif öğrenme, verilerin sürekli bir akış halinde modele geldiği ve sistemin gerçek zamanlı olarak yeni örneklerin hangilerinin etiketlenmesi gerektiğine karar verdiği bir yaklaşımdır.

Klasik havuz tabanlı aktif öğrenmeden farklı olarak, burada sabit bir etiketlenmemiş veri kümesi yerine, verilerin ardışık akışı ve sınırlı etiketleme kaynaklarıyla çalışılır.

Temel ilkeler:

• Model, her yeni örneği geldiği anda değerlendirir.
• En bilgilendirici olanları (örneğin, yüksek belirsizlikte olanları) etiketlemek üzere seçer.
• Sürekli veri akışı koşullarında sınırlı bütçeyi etkin bir şekilde kullanmaya olanak tanır.

Örnek: Spam filtreleme sisteminde, yeni e-postalar sürekli gelir ve model, sadece şüphelendiği e-postaları manuel kontrol için seçer, böylece sınıflandırma kalitesini artırır.