AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞান · arXiv · 2026-10-19

অনলাইন অ্যাক্টিভ লার্নিংয়ের জন্য সর্বোত্তম নির্বাচন সূচির পথে

মূল শিরোনাম: Towards optimal selection schedules for online active learning

এই গবেষণাপত্রটি অনলাইন রৈখিক শ্রেণিবিন্যাসের জন্য সর্বোত্তম কোয়েরি নীতি নিয়ে আলোচনা করে, যেখানে নমুনায় লেবেল দেওয়া ব্যয়বহুল। উচ্চ-মাত্রিক ক্ষেত্রে গাউসীয় নকশার অধীনে এটি দেখায় যে লোভী স্বল্পদৃষ্টি নীতিগুলো সময়ের সাথে সংকুচিত হতে থাকা মার্জিন ব্যবধান অনুযায়ী নমুনা নির্বাচন করে। লেখকরা সংখ্যাগতভাবে সর্বোত্তম থ্রেশহোল্ড সূচি খুঁজে পেয়েছেন, একটি সরল নীতি নকশা করেছেন, এবং কৃত্রিম ও বাস্তব চিকিৎসা চিত্র ডেটায় অন্যান্য হিউরিস্টিকের সাথে তার তুলনা করেছেন।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →