❓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.
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tw
