1.主动学习(ActiveLearning)其基本思想是:如果允许机器学习算法选择它想要学习的数据,它可以在使用更少的训练标签的同时实现更高的精度。这种算法被称为主动学习器(active learner)。在训练过程中,主动学习器可以动态地提出查询,通常是以未标记数据样本的形式,由oracle(通常是人工标注员)进行标记。https://blog.csdn.net/qq_46450354/article/details/130167529

2.MachineLearning主动学习(AL)腾讯云开发者社区主动学习算法作为构造有效训练集的方法,其目标是通过迭代抽样,寻找有利于提升分类效果的样本,进而减少分类训练集的大小,在有限的时间和资源的前提下,提高分类算法的效率。主动学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题。介绍了主动学习的基本思想,一些最新研究成果及其算法分析,并提出和分析了有待进一步研https://www.cloud.tencent.com/developer/article/1085463

3.算法干货主动学习算法学习笔记机器学习模型的更新:通过增量学习或者重新学习的方式更新模型,从而将人工标注的数据融入机器学习模型中,提升模型效果。 二、主动学习算法 通过图1主动学习流程发现,查询策略(Query Strategy Frameworks)是主动学习的核心之处,通常可以选择以下几种查询策略: 不确定性采样的查询(Uncertainty Sampling); https://developer.aliyun.com/article/1177917

4.主动学习算法综述摘要: 主动学习算法作为构造有效训练集的方法,其目标是通过迭代抽样,寻找有利于提升分类效果的样本,进而减少分类训练集的大小,在有限的时间和资源的前提下,提高分类算法的效率.主动学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题.介绍了主动学习的基本思想,一些最新研究成果及其算法分析,并提出和分析了有待进https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/jsjgcyyy201234001

5.小样本学习及其在美团嘲中的应用一个数据人的自留地2.5 主动学习 Active Learning(主动学习)通过一定的算法查询最有用的未标记样本,并交由专家进行标记,然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精确度。模型抛出的未标注数据为“Hard Sample”,对于“Hard Sample”的不同定义可以衍生出一大堆的方法,如可以是Ambiguous Sample,即模型最难区分的样本;可以是对模型提升https://www.shangyexinzhi.com/article/4900642.html

6.科学网—[转载]强化学习在资源优化领域的应用基于这种行业趋势,本文针对强化学习算法在资源优化领域的应用展开调研,帮助读者了解该领域最新的进展,学习如何利用数据驱动的方式解决资源优化问题。鉴于资源优化问题场景众多、设定繁杂,划分出3类应用广泛的资源优化问题,即资源平衡问题、资源分配问题、装箱问题,集中进行调研。在每个领域阐述问题的特性,并根据具体的问题特性https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1312677.html

7.《光谱学与光谱分析》2022年,第42卷,第01期最后基于随机森林(RF)和极限学习机(ELM)建立了矽卡岩型矿石金属铁品位的定量反演模型,以决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)三个指标分别对模型的稳定性、精确度、可信度进行评价。结果表明,经MSC处理及PCA降维后的数据基于ELM算法建立的定量反演模型效果最优,其R2可达0.99、RMSE为0.005 7、MRE为http://www.sinospectroscopy.org.cn/readnews.php?nid=96845

8.揭秘AI诈骗的矛与盾!AI反网络诈骗白皮书出炉附下载智东西基于机器学习算法的电信网络诈骗防范治理技术应用可以分为分类和聚类两种应用形式。分类算法通过已知的诈骗样本、案例数据进行模型训练,在此基础上对新的行为事件进行涉诈风险分析预测。聚类算法通过全局分析和高维空间聚类,在无诈骗样本数据的情况下找出数据中隐含的共同特征,从而完成大规模关联诈骗团伙的自动发现。 https://www.zhidx.com/p/187581.html

9.招人啦!快来pick你心仪的职位吧~澎湃号·政务澎湃新闻6、良好的英文读写和表达能力;具备强烈的责任心与良好的团队合作精神及学习能力,工作积极主动、踏实认真,能够承受一定工作压力。 薪资范围:20000-30000元/月 算法资深工程师 岗位职责: 1、负责光谱分析相关算法的研究和应用,根据项目需求进行系统建模方法研究; https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_27165995

10.8加几教案设计(通用12篇)2、在观察、交流、比较中的活动中,理解并会运用“交换加数位置,和不变”的计算规律,体会算法多样化。 3、在学习中不断获得自信心,能主动参与数学活动。 学情分析 学生在前面的学习中已经掌握了一些计算方法,如点数、接着数、利用数的组成计算,和“凑十法”等,其中“凑十法”是进位加法中常用的计算方法,它具有https://www.unjs.com/jiaoan/shuxue/xiaoxue/20080121111738_56011.html

11.2022年度陕西省重点研发计划项目申报指南目录研究无标注或少样本下深度特征弱监督预学习模型和方法,解决影像数据的结构化标注数据的自动生成问题;研究结合迁移学习与主动学习的增量学习方法,解决实体目标增量标注问题。研制半监督、弱监督/无监督学习算法支持下的集数据收集、数据处理和智能化标注为一体的标注云平台,建立高效通用的数据标签与结构化的标注数据库。http://www.kt180.com/html/sxs/9889.html

12.三年级数学上册的教学反思(精选5篇)《可能性》是义务教育课程标准实验教科书小学数学三年级上册第八单元内容,通过解决简单实际问题,体会数学与生活的密切联系,感受学习数学的乐趣。在教学中,我注意让学生在游戏活动中,通过观察、操作、交流、反思等学习活动,调动兴趣主动学习。 一、教学导入以游戏化、生活化的形式调动起学生的积极性,引导学生体验知识的形https://www.ruiwen.com/jiaoxuefansi/2250463.html

13.76强化学习基础算法及实践强化学习介绍与示例机器学习通常被划分为 4 个大分支,分别是:监督学习、非监督学习、半监督学习以及强化学习。本次课程中,我们将对强化学习的概念进行介绍并完成算法应用实践。由于课程涉及内容难度较高,需要你已经基础的机器学习知识。 强化学习强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。强化学习是一门正在快速发展的分支学科,许https://www.jianshu.com/p/6631d7f8db15

14.元宇宙系列之AI+数字孪生:视觉筑基,三维重建+动捕技术为翼实现路径:深度学习与传统路线实现互补,分别从宏观和微观连接物理世界和数字世界:1)三维重建领域,CNN(卷积神经网络)能从数据标注和修复、算法的优化等多方面对模型质量进行优化,解决传统方法精度和算力不足的问题,商汤等科技企业正在基于AI的三维重建领域探索商业化应用;2)动作捕捉领域,传统动作捕捉方法在电影、游戏制作等https://research.cicc.com/frontend/recommend/detail?id=3312

15.人脸检测中AdaBoost算法详解C语言人们为了让计算机看到这个世界并主动从这个世界寻找信息,发展了机器视觉;为了让计算机自主处理和判断所得到的信息,发展了人工智能科学。人们梦想,终有一天,人机之间的交流可以像人与人之间的交流一样畅通和友好。 而这些技术实现的基础是在人脸检测上实现的,下面是我通过学习基于 AdaBoost 算法的人脸检测,赵楠的论文的https://www.jb51.net/article/132556.htm