El aprendizaje activo (AL) es una técnica clave para la mayoría de los modelos de aprendizaje automático supervisado porque necesitan entrenar una gran cantidad de datos para funcionar correctamente. La mayoría de las empresas tienen problemas para dar acceso a los científicos de datos a estos datos, especialmente a los datos etiquetados. Este último es fundamental para entrenar a cualquier modelo supervisado y puede acabar siendo el principal cuello de botella para cualquier equipo de datos.
Los científicos de datos reciben con frecuencia grandes conjuntos de datos sin etiquetar y se les pide que los usen para desarrollar modelos efectivos. Se vuelve muy difícil para los equipos de datos entrenar modelos supervisados sólidos con esos datos, ya que el volumen de datos suele ser demasiado grande para etiquetar manualmente.
¿QUÉ SIGNIFICA EL APRENDIZAJE ACTIVO EN EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO?
La abundancia de datos sin etiquetar es un problema importante en el aprendizaje automático, ya que cada vez es más asequible recopilar y almacenar datos. Los científicos de datos ahora se enfrentan a más datos de los que pueden procesar. El aprendizaje activo puede ser útil en este punto.
El algoritmo elige activamente el subconjunto de instancias de los datos sin etiquetar que se etiquetarán a continuación en el aprendizaje activo. La idea básica detrás del algoritmo de aprendizaje activo es que si se le diera rienda suelta a un algoritmo de ML para seleccionar los datos de los que desea aprender, podría lograr una mayor precisión utilizando menos etiquetas de entrenamiento.
Como resultado, durante la fase de formación, los alumnos activos pueden hacer preguntas de forma interactiva. Estas solicitudes generalmente se envían como instancias de datos sin etiquetar y se le pide a un anotador humano que etiquete la instancia. Como uno de los ejemplos más efectivos de éxito en el paradigma humano en el circuito, AL ahora está incluido en ese paradigma.
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