Vòng lặp active learning
Giờ bạn đã thiết lập xong active learner, hãy bắt tay vào sử dụng! Trong bài tập này, bạn sẽ triển khai một vòng lặp cho phép liên tục cải thiện việc phân loại dữ liệu.
Bộ dữ liệu đã được nạp với X_labeled cho dữ liệu huấn luyện có nhãn, X_unlabeled cho dữ liệu huấn luyện chưa có nhãn, và y_labeled cho các nhãn.
Đối tượng learner đã được nhập sẵn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Hướng dẫn bài tập
- Triển khai một vòng lặp sẽ chạy
10truy vấn. - Mỗi vòng lặp, để learner tự huấn luyện bằng dữ liệu có nhãn hiện tại.
- Dùng learner để truy vấn các điểm dữ liệu không chắc chắn nhất từ dữ liệu chưa có nhãn, đặt số lượng mẫu là
5. - Cập nhật lại tập dữ liệu chưa có nhãn tương ứng.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)