ПочатиПочніть безкоштовно

Реалізація конвеєра active learning

У цій вправі ви налаштуєте active learner з використанням моделі логістичної регресії та стратегії uncertainty sampling.

Набір даних уже завантажено: X_labeled — розмічені тренувальні дані, X_unlabeled — нерозмічені тренувальні дані, y_labeled — мітки.

Необхідні бібліотеки імпортовано: ActiveLearner з modAL.models, uncertainty_sampling з modAL.uncertainty та LogisticRegression з sklearn.linear_model.

Ця вправа є частиною курсу

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Ініціалізуйте об'єкт ActiveLearner.
  • Використайте LogisticRegression як оцінювач (estimator).
  • Використайте uncertainty sampling як стратегію вибірки (query strategy).
  • Ініціалізуйте learner розміченими тренувальними даними.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create the active learner object
learner = ____(
    # Set the estimator 
    ____,
    # Set the query strategy
    ____,
    # Pass the labeled data
    X_training=____, y_training=____
)
Редагувати та запускати код