전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 머신러닝에서의 액티브 러닝 (4) 능동적 학습 알고리즘 및 예시 액티브 러닝은 가장 유익한 사례를 통해 학습할 수 있는 독특한 능력을 가지고 있기 때문에 다양한 분야에서 가치 있는 접근법이 될 수 있습니다. 이러한 머신 러닝 하위 범주는 기존의 ML 접근 방식이 정확한 결과를 제공하기 어려울 수 있는 복잡하고 종종 모호한 데이터를 다루고 있습니다. 액티브 러닝의 이러한 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다. 컴퓨터 비전 - 물체 감지: 거리의 영상에서 다양한 종류의 차량을 식별하기 위해 모델을 교육한다고 가정합니다. 새롭고 독특한 차량 디자인이 등장함에 따라 능동적인 학습을 통해 모델이 낯선 사례를 식별하고 레이블을 요청할 수 있으며, 이를 통해 모델이 최신 상태를 유지하고 새로운 차량 종류를 정확하게 인식할 수 있습니다. - 이미지 .. 머신러닝에서의 액티브 러닝 (3) 능동 학습 vs 강화 학습 능동 학습과 강화 학습 모두 기계 학습의 하위 집합이지만, 서로 다른 원리와 접근 방식으로 작동합니다. 서로의 차이점을 살펴봅시다. 액티브 러닝(Active Learning) 능동적 학습은 모델이 성능을 향상시키기 위해 데이터 풀에서 가장 유용한 인스턴스를 선택할 때 발생합니다. 그것은 준지도 학습의 한 종류이며, 라벨이 부착되지 않은 데이터 모두에 대해 학습된다는 것을 의미합니다. 능동적 학습은 가장 정보가 많은 데이터 포인트에 초점을 맞추고 모호한 인스턴스를 대상으로 하여 정확성을 향상시키기 때문에 효율성을 포함한 주요 이점을 제공하지만, 기존의 머신 러닝에 비해 복잡성이 증가하고 인간 의존도가 높으며 정보가 있다고 생각하는 인스턴스에 대한 편향의 위험과 같은 단점도 수반됩.. 머신러닝에서의 액티브 러닝 (2) 능동적 학습은 어떻게 이루어지는가? 능동적 학습은 기계 학습 모델이 학습한 데이터에 대해 선택적일 수 있도록 합니다. 그것이 작동하는 방식은 인간으로서 우리가 필요한 것과 목표에 따라 다른 영역에 선택적으로 집중하는 방식에 비교될 수 있습니다. 그러나 이 선택은 전적으로 자율적인 것은 아닙니다. 모델은 인간의 의식적인 이해나 의사 결정 능력이 부족합니다. 대신 미리 설정된 규칙과 알고리즘을 따라 어떤 인스턴스가 학습 과정에 가장 도움이 될 수 있는지 확인합니다. 스트림 기반 선택 샘플링, 풀 기반 샘플링, 멤버십 쿼리 합성의 세 가지 주요 방법으로 나누어 학습이 어떻게 활성화되는지 알아보겠습니다. 스트림 기반 선택적 샘플링(Stream-Based Selective Sampling) 끊임없이 흘러가며 끊임.. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 97 다음