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  3. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
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Упражнение

Mettre en place un pipeline d'apprentissage actif

Dans cet exercice, vous allez configurer un apprenant actif à l'aide d'un modèle de régression logistique et d'une stratégie d'échantillonnage par incertitude.

L'ensemble de données a été chargé avec X_labeled pour les données d'entraînement étiquetées, X_unlabeled pour les données d'entraînement non étiquetées et y_labeled pour les étiquettes.

Les bibliothèques nécessaires ont été importées : ActiveLearner de modAL.models, uncertainty_sampling de modAL.uncertainty et LogisticRegression de sklearn.linear_model.

Инструкции

100 XP
  • Initialisez un objet ActiveLearner.
  • Utilisez LogisticRegression comme estimateur.
  • Utilisez l'échantillonnage par incertitude comme stratégie de requête.
  • Initialisez l'apprenant avec des données d'entraînement étiquetées.