Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
One common approach to active learning is to iteratively train a single classifier by choosing data points based on its uncertainty, but it is nontrivial to design uncertainty measures unbiased by the choice of classifier. Query by committee suggests that given an ensemble of diverse but accurate classifiers, the most informative data points are those that cause maximal disagreement among the predictions...
Scarcity and infeasibility of human supervision for large scale multi-class classification problems necessitates active learning. Unfortunately, existing active learning methods for multi-class problems are inherently binary methods and do not scale up to a large number of classes. In this paper, we introduce a probabilistic variant of the K-nearest neighbor method for classification that can be seamlessly...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.