เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ลูปการเรียนรู้แบบ Active Learning

เมื่อตั้งค่า active learner เรียบร้อยแล้ว ก็ถึงเวลานำไปใช้งาน ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ implement ลูปที่ช่วยให้โมเดลจัดหมวดหมู่ข้อมูลได้ดียิ่งขึ้นอย่างต่อเนื่อง

ชุดข้อมูลถูกโหลดไว้แล้ว โดย X_labeled คือข้อมูลฝึกที่มีป้ายกำกับ, X_unlabeled คือข้อมูลที่ยังไม่มีป้ายกำกับ และ y_labeled คือป้ายกำกับ

ออบเจ็กต์ learner ถูก import ไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้างลูปให้รันทั้งหมด 10 รอบ
  • ในแต่ละรอบ ให้ learner เรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับในขณะนั้น
  • ใช้ learner query จุดข้อมูลที่มีความไม่แน่นอนสูงสุดจากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ โดยตั้งจำนวน instance เป็น 5
  • อัปเดตชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับให้สอดคล้องกัน

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Set the number of queries
____
for _ in range(n_queries):
    # Use the current labeled data
    ____
    # Query from unlabeled data
    query_idx, _ = ____  
    X_new, y_new = X_unlabeled[query_idx], y[query_idx]  
    X_labeled = np.vstack((X_labeled, X_new))  
    y_labeled = np.append(y_labeled, y_new)  
    # Update the unlabeled dataset
    X_unlabeled = np.delete(____, query_idx, axis=0)
แก้ไขและรันโค้ด