ПочатиПочніть безкоштовно

Цикл активного навчання

Тепер, коли ви налаштували свого активного навчального агента, час його використати! У цій вправі ви реалізуєте цикл, який дасть змогу безперервно покращувати категоризацію даних.

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

Об'єкт learner попередньо імпортовано.

Ця вправа є частиною курсу

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Реалізуйте цикл, що виконає 10 запитів.
  • На кожній ітерації дайте learner самонавчатися на поточних розмічених даних.
  • Використайте learner, щоб запитати найневпевненіші точки з нерозмічених даних, встановивши кількість екземплярів 5.
  • Відповідно оновіть набір нерозмічених даних.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)
Редагувати та запускати код