مقدمه

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در یادگیری ماشین واقعی، نیاز مدل‌های نظارت‌شده به داده‌های برچسب‌گذاری شده است. در بسیاری از سناریوهای عملی، داده‌هایی که با آن‌ها شروع می‌کنیم اغلب بدون برچسب هستند. شهرت مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های برچسب‌گذاری شده، به ویژه در دنیای پیشرفته‌ فناوری امروز، می‌تواند مانع از پیشرفت‌های جدی شود. به همین دلیل، روش‌های نوآورانه‌ای مانند یادگیری فعال به عنوان یک راه‌حل کارآمد جنبه‌های مختلف این چالش را پوشش می‌دهند.

چالش‌های داده‌های برچسب‌گذاری شده

منطقه یادگیری ماشین به طور سنتی به برچسب‌گذاری دقیق داده‌های ورودی وابسته است. به همین دلیل، فرآیند برچسب‌گذاری نه تنها می‌تواند زمان‌بر باشد، بلکه از لحاظ هزینه نیز می‌تواند سنگین باشد. فرض کنید یک شرکت فناوری بخواهد یک مدل تشخیص تصویر طراحی کند. هزاران تصویر نیاز به برچسب‌گذاری دقیق دارند و استخدام افراد برای انجام این کار می‌تواند به سرعت هزینه‌ها را بالا ببرد. در چنین شرایطی، یادگیری فعال می‌تواند به کمک بیاید.

یادگیری فعال: بازی تغییر دهنده

یادگیری فعال نوعی از یادگیری ماشینی است که در آن مدل به طور خودکار انتخاب می‌کند که کدام نمونه‌ها نیاز به برچسب‌گذاری دارند. به جای آنکه به طور تصادفی بر روی داده‌ها کار کند، این رویکرد به مدل این امکان را می‌دهد که ویژگی‌ها و نمونه‌های پیچیده‌تری را شناسایی کند و تنها آن‌ها را برچسب‌گذاری نماید. در نتیجه، تعداد داده‌های مورد نیاز به طور چشمگیری کاهش می‌یابد و تنها با پردازش داده‌های حیاتی هزینه‌ها و زمان به شدت بهینه می‌شود.

نحوه کارکرد یادگیری فعال

یادگیری فعال معمولاً به یک الگوریتم خاص متکی است که به ادغام و یادگیری از موارد برچسب‌گذاری شده می‌پردازد. این الگوریتم می‌تواند به طرق مختلفی کار کند:

• نمونه‌برداری غیر فعال: مدل مواردی را شناسایی می‌کند که برای بهبود دقت آن نیاز به برچسب‌گذاری دارند.
• یادگیری ساختاری: در این روش، الگوهای خاصی از داده شناسایی می‌شوند که به بهبود یادگیری کمک می‌کند.
• مدل‌سازی تدریجی: مدل به طور مداوم به یادگیری و به‌روزرسانی خود از داده‌های جدید که به آن افزوده می‌شود ادامه می‌دهد.

موارد استفاده از یادگیری فعال

یادگیری فعال در بسیاری از زمینه‌ها از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص ناهنجاری‌ها قابل استفاده است. به عنوان مثال، در یک پروژه پزشکی، جایی که داده‌ها باید به دقت برچسب‌گذاری شوند، یک سیستم یادگیری فعال می‌تواند به شناسایی تصاویر ضعیف و مهم برای برچسب‌گذاری صحیح کمک کند. این به پزشکان این امکان را می‌دهد که وقت و هزینه زیادی را صرفه‌جویی کنند.

خلاصه و نتیجه‌گیری

با پیشرفت هوش مصنوعی، یادگیری فعال به ابزاری ضروری برای خیلی از مدل‌های نظارت‌شده تبدیل شده است. به وسیله این روش، می‌توان با هزینه کمتر و زمان کمتری به توسعه مدل‌های هوش مصنوعی پرداخته و در عین حال دقت آن‌ها را افزایش داد. در نهایت، یادگیری فعال نه تنها روش‌هایی برای برچسب‌گذاری داده‌های غیر برچسبی ارائه می‌دهد، بلکه یکی از راه‌های اصلی برای رویارویی با چالش‌های موجود در دنیای واقعی یادگیری ماشین خواهد بود.