Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

❓ 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.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/974

822 viewsMay 16 at 17:49

❓ 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.

Библиотека собеса по Data Science