Ksenia Konyushkova氏とのアクティブラーニングの学習 - TWiML Talk #116
分析
この記事は、ローザンヌ連邦工科大学CVLabでアクティブラーニングを研究している博士課程の学生、クセニア・コニュシコワ氏を特集したポッドキャストエピソードをまとめたものです。議論の中心は彼女の研究であり、ラベル付けに最も影響力のある未ラベルのデータポイントを特定するために二次モデルを使用する、データ駆動型のアクティブラーニングへのアプローチが含まれています。この記事では、バウンディングボックス注釈のためのインテリジェントダイアログに関する彼女の仕事にも触れています。さらに、TWiMLオンラインミートアップやニューヨークで開催されるAIカンファレンスなど、今後のAI関連イベントに関する最新情報を提供し、主要な講演者とトピックを強調しています。
重要ポイント
参照
“最初に議論する論文は「Learning Active Learning from Data」であり、これは、ラベル付けされた場合に、プライマリモデルのパフォーマンスに最も大きな影響を与える可能性のある、未ラベルのデータポイントを特定するために、二次モデルをトレーニングするデータ駆動型のアクティブラーニングへのアプローチを提案しています。”