Un algorithme d'apprentissage actif est un algorithme qui sélectionne activement les instances à partir desquelles il va apprendre, plutôt que d'accepter passivement toutes les instances qui lui sont fournies. L'objectif est de sélectionner les instances qui maximiseront les performances de l'algorithme d'apprentissage, tout en minimisant la quantité de données à traiter.
L'apprentissage actif peut être réalisé de différentes manières. Une approche courante consiste à sélectionner les instances "difficiles à apprendre", c'est-à-dire celles qui sont proches de la limite de décision du modèle appris. Une autre approche consiste à sélectionner des instances qui sont "représentatives" de la distribution des données sous-jacentes.
Les algorithmes d'apprentissage actif se sont révélés efficaces dans un certain nombre de domaines différents, notamment la classification de textes, la classification d'images et la détection d'objets. L'apprentissage actif est-il un apprentissage supervisé ? L'apprentissage actif est un type d'apprentissage supervisé dans lequel les algorithmes apprennent à partir d'une petite quantité de données étiquetées, puis utilisent ces connaissances pour étiqueter d'autres données. L'avantage de l'apprentissage actif est qu'il peut réduire jusqu'à 90 % la quantité de données qui doivent être étiquetées par un humain.
Qu'est-ce que l'apprentissage actif en PNL ?
L'apprentissage actif est une technique de reconnaissance des formes par réseau neuronal ainsi qu'une méthodologie d'apprentissage automatique utilisée pour exploiter au mieux les données et éliminer les biais. Il s'agit d'une approche axée sur les données, initiée par l'utilisateur qui peut être plus sélectif dans l'utilisation des données, qui est "l'acte de sélectionner celles qui doivent être utilisées pour résoudre une tâche." L'avantage d'utiliser une technique comme l'apprentissage actif "est que de nombreux problèmes, comme la reconnaissance d'objets dans des images ou la reconnaissance faciale, sont d'autant plus faciles que le nombre de données utilisées est élevé. Ainsi, l'utilisation d'une petite quantité de données n'est généralement pas aussi efficace que l'utilisation d'un ensemble plus important."
En reconnaissance des formes, l'apprentissage actif est une technique de reconnaissance des formes par réseau neuronal employée pour utiliser le plus efficacement possible les données et éliminer les biais. Il est initié par l'utilisateur qui peut être plus sélectif dans l'utilisation des données. L'avantage d'utiliser une technique comme l'apprentissage actif est que de nombreux problèmes, comme la reconnaissance d'objets dans des images ou la reconnaissance faciale, sont d'autant plus faciles que le nombre de données utilisées est élevé. Ainsi, l'utilisation d'une petite quantité de données n'est généralement pas aussi efficace que l'utilisation d'un ensemble plus important.
En apprentissage automatique, l'apprentissage actif est une méthodologie employée pour utiliser les données de la manière la plus efficace possible et éliminer les biais. Il est initié par l'utilisateur qui peut être plus sélectif dans l'utilisation des données. L'avantage d'utiliser une technique comme l'apprentissage actif est que de nombreux problèmes, comme la reconnaissance d'objets dans des images ou la reconnaissance faciale, sont plus faciles à résoudre si l'on utilise plus de données. Ainsi, l'utilisation d'une petite quantité de données
Qu'est-ce que l'apprentissage actif dans CNN ?
L'apprentissage actif est une technique de reconnaissance des formes par réseau neuronal ainsi qu'une méthodologie d'apprentissage automatique employée pour utiliser les données le plus efficacement possible et éliminer les biais. Il s'agit d'une approche axée sur les données, initiée par l'utilisateur qui peut être plus sélectif dans l'utilisation des données, qui est "l'acte de sélectionner celles qui doivent être utilisées pour résoudre une tâche." L'avantage d'utiliser une technique comme l'apprentissage actif "est que de nombreux problèmes, comme la reconnaissance d'objets dans des images ou la reconnaissance faciale, sont d'autant plus faciles que le nombre de données utilisées est élevé". Ainsi, les réseaux neuronaux "passifs" qui n'utilisent qu'un ensemble de données tel qu'il est fourni auront généralement de moins bons résultats que les réseaux neuronaux "actifs" qui sélectionnent les données pertinentes. En général, les réseaux neuronaux actifs nécessitent moins de données pour obtenir les mêmes performances que les réseaux neuronaux passifs."
Il existe plusieurs façons différentes de mettre en œuvre l'apprentissage actif. Une méthode courante consiste à utiliser un ensemble de validation. L'ensemble de validation est un petit sous-ensemble de données utilisé pour régler les paramètres du réseau neuronal. L'algorithme d'apprentissage actif utilise ensuite l'ensemble de validation pour sélectionner les points de données les plus pertinents à utiliser dans l'ensemble de formation. Ce processus est répété jusqu'à ce que les performances souhaitées soient atteintes.
D'autres méthodes d'apprentissage actif comprennent l'utilisation d'un algorithme génétique ou d'un algorithme d'apprentissage par renforcement. Ces méthodes sont moins courantes mais peuvent être plus efficaces dans certaines situations.