Active Learning
Categoria
Fundamentos de IA
Active Learning e uma abordagem onde o modelo seleciona ativamente quais dados devem ser rotulados por um humano, priorizando os exemplos mais informativos. Reduz drasticamente o custo de rotulacao.
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Fundamentos de IA
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O que e Active Learning?
Active Learning e uma estrategia de Machine Learning onde o modelo escolhe ativamente quais dados devem ser rotulados por um anotador humano. Em vez de rotular dados aleatoriamente, o modelo identifica os exemplos que mais contribuiriam para seu aprendizado.
Estrategias de Selecao
- Incerteza: seleciona exemplos com maior incerteza na previsao
- Diversidade: escolhe exemplos representativos de regioes nao exploradas
- Expected Model Change: seleciona dados que mais alterariam o modelo
- Committee-Based: dados onde multiplos modelos discordam
Beneficios
Active Learning pode reduzir o custo de rotulacao em 50-90%, alcancando desempenho similar com muito menos dados rotulados. E essencial quando a rotulacao e cara ou demorada.
Aplicacoes
Classificacao de documentos medicos, moderacao de conteudo e deteccao de defeitos industriais sao cenarios onde Active Learning brilha. Na Trilion, essa abordagem otimiza o investimento em rotulacao nos projetos de IA.
