❓В чём разница между активным обучением (Active Learning) и полунаблюдаемым обучением (Semi-Supervised Learning)
Обе методики помогают работать с недостаточным количеством размеченных данных, но делают это по-разному.
🔍Активное обучение: — Фокусируется на выборке самых информативных примеров из неразмеченного пула. — Эти выбранные примеры отправляются эксперту для разметки. — Цель — максимизировать прирост качества модели на каждый новый размеченный экземпляр, минимизируя трудозатраты на аннотацию.
🔍Полунаблюдаемое обучение: — Использует все доступные неразмеченные данные без дополнительной ручной разметки. — Накладывает ограничения на предсказания модели (например, консистентность, кластеризацию), чтобы улучшить обучение. — Позволяет модели самостоятельно извлекать дополнительную информацию из неразмеченных данных.
✅Комбинация подходов: Оптимальная стратегия часто включает сначала активное обучение для точечной разметки ключевых данных, а затем полунаблюдаемое обучение для извлечения пользы из оставшегося большого объёма неразмеченных примеров.
❓В чём разница между активным обучением (Active Learning) и полунаблюдаемым обучением (Semi-Supervised Learning)
Обе методики помогают работать с недостаточным количеством размеченных данных, но делают это по-разному.
🔍Активное обучение: — Фокусируется на выборке самых информативных примеров из неразмеченного пула. — Эти выбранные примеры отправляются эксперту для разметки. — Цель — максимизировать прирост качества модели на каждый новый размеченный экземпляр, минимизируя трудозатраты на аннотацию.
🔍Полунаблюдаемое обучение: — Использует все доступные неразмеченные данные без дополнительной ручной разметки. — Накладывает ограничения на предсказания модели (например, консистентность, кластеризацию), чтобы улучшить обучение. — Позволяет модели самостоятельно извлекать дополнительную информацию из неразмеченных данных.
✅Комбинация подходов: Оптимальная стратегия часто включает сначала активное обучение для точечной разметки ключевых данных, а затем полунаблюдаемое обучение для извлечения пользы из оставшегося большого объёма неразмеченных примеров.
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
Telegram is riding high, adding tens of million of users this year. Now the bill is coming due.Telegram is one of the few significant social-media challengers to Facebook Inc., FB -1.90% on a trajectory toward one billion users active each month by the end of 2022, up from roughly 550 million today.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from fr
