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  3. 人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）
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演習

Active Learning パイプラインを実装する

この演習では、ロジスティック回帰モデルと不確実性サンプリング戦略を使って、Active Learner を設定します。

データセットは、ラベル付き学習データの X_labeled、ラベルなし学習データの X_unlabeled、およびラベルの y_labeled として読み込まれています。

必要なライブラリはすでにインポートされています：modAL.models の ActiveLearner、modAL.uncertainty の uncertainty_sampling、そして sklearn.linear_model の LogisticRegression。

指示

100 XP
  • ActiveLearner オブジェクトを初期化します。
  • 推定器には LogisticRegression を使用します。
  • クエリ戦略には uncertainty sampling を使用します。
  • ラベル付き学習データで学習器を初期化します。