머신러닝에서의 액티브 러닝 (1)

 인공지능(AI) 속에서 한 가지 특별한 기술이 의미 있는 흔적을 남기고 있습니다. 액티브 러닝은 머신 러닝(ML) 모델을 가르치고 훈련하는 방법에 혁신을 일으켜 통찰력 있는 AI 솔루션과 통찰력으로 가는 길을 간소화합니다. 머신 러닝 모델이 단순히 수동적인 데이터 수신자가 아니라 능동적으로 학습 과정에 참여하는 세계를 생각해 보십시오. 모델이 단순히 정보를 흡수하는 것이 아니라 복잡한 정보 샘플을 전략적으로 식별하고 우선 순위를 지정하여 이해를 증폭시키는 세계. 이 접근법은 본질적으로 능동적 학습입니다. 오늘부터는 머신 러닝의 핵심 원칙, 이점 및 구현 전략을 다루면서 능동적인 러닝 머신 러닝의 다각적인 영역을 횡단할 것입니다.

 

액티브 러닝이란?

 능동적 학습은 훈련에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 기계 학습 모델 정보를 기계 학습 모델에 제공함으로써 데이터의 우선 순위를 결정합니다. 능동적 학습은 사용 가능한 모든 데이터에 대해 모델을 무분별하게 훈련하는 대신, 집중해야 할 가장 '정보적' 또는 '도전적'인 사례를 지적하여 보다 효율적인 학습 프로세스와 모델 성능 향상으로 이어집니다.

 

 모델은 능동 학습 알고리즘에 프로그래밍된 메트릭과 방법을 기반으로 해석하기 어려운 데이터를 선택합니다. 예를 들어, 정확한 출력 예측에 대한 신뢰도가 낮은 경우에 초점을 맞출 수 있습니다. 이는 모델이 "모르는" 것을 인식하는 방법입니다.

 이러한 인스턴스를 식별하면 레이블링을 위해 이러한 데이터 포인트를 전송하고 여기에 인적 구성 요소가 들어옵니다. 이러한 레이블링된 인스턴스를 수신하면 모델은 해당 인스턴스를 훈련 세트에 포함시켜 자신을 유지하므로 성능 향상에 도움이 됩니다.

 이러한 선택적 학습 방법론은 교과서 전체를 암기하는 것보다 더 복잡한 기계학습 주제에 집중하여 이해를 높이는 것과 같은 분별력 있는 학생으로서, 기계학습 용어에서 모델은 현재의 학습 단계와 과제를 바탕으로 특정 데이터를 파악하고 우선순위를 결정합니다.

 두 개의 유사한 품종을 구별하기 위해 고군분투하는 이미지 인식 모델을 고려해 보십시오. 혼합된 품종으로 모델을 침수시키기 보다는 능동적인 학습은 모델이 어려움을 느끼는 특정 품종의 예를 더 많이 요청하도록 지시할 것입니다.

 훈련, 예측, 유용한 인스턴스의 선택 및 보존은 모델이 잘 수행할 때까지 계속됩니다. 능동적인 학습을 통해 모델은 단순히 수동적인 학습자 이상이 됩니다. 그들은 교육에서 적극적인 역할을 수행하여 보다 정확하고 효율적이며 지능적인 AI 시스템을 우리 세계에 가져올 수 있습니다.