論文の概要: Active Learning Methods for Efficient Data Utilization and Model Performance Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16136v1
- Date: Mon, 21 Apr 2025 20:42:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.862091
- Title: Active Learning Methods for Efficient Data Utilization and Model Performance Enhancement
- Title（参考訳）: 効率的なデータ活用とモデル性能向上のためのアクティブラーニング手法
- Authors: Chiung-Yi Tseng, Junhao Song, Ziqian Bi, Tianyang Wang, Chia Xin Liang, Ming Liu,
- Abstract要約: 本稿では,より少ないラベル付き例を用いてモデルの性能向上を支援する機械学習の戦略である,アクティブラーニング(AL)の概要を紹介する。
ALの基本概念を導入し、コンピュータビジョン、自然言語処理、トランスファーラーニング、実世界のアプリケーションなど、様々な分野でどのように使われているかについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4044723481768235
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In the era of data-driven intelligence, the paradox of data abundance and annotation scarcity has emerged as a critical bottleneck in the advancement of machine learning. This paper gives a detailed overview of Active Learning (AL), which is a strategy in machine learning that helps models achieve better performance using fewer labeled examples. It introduces the basic concepts of AL and discusses how it is used in various fields such as computer vision, natural language processing, transfer learning, and real-world applications. The paper focuses on important research topics such as uncertainty estimation, handling of class imbalance, domain adaptation, fairness, and the creation of strong evaluation metrics and benchmarks. It also shows that learning methods inspired by humans and guided by questions can improve data efficiency and help models learn more effectively. In addition, this paper talks about current challenges in the field, including the need to rebuild trust, ensure reproducibility, and deal with inconsistent methodologies. It points out that AL often gives better results than passive learning, especially when good evaluation measures are used. This work aims to be useful for both researchers and practitioners by providing key insights and proposing directions for future progress in active learning.
- Abstract（参考訳）: データ駆動インテリジェンスの時代、データの豊富さとアノテーション不足のパラドックスは、機械学習の進歩において重要なボトルネックとして現れてきた。
本稿では,より少ないラベル付き例を用いてモデルの性能向上を支援する機械学習の戦略である,アクティブラーニング(AL)の概要を紹介する。
ALの基本概念を導入し、コンピュータビジョン、自然言語処理、トランスファーラーニング、実世界のアプリケーションなど、様々な分野でどのように使われているかについて議論する。
本稿では、不確実性推定、クラス不均衡の扱い、ドメイン適応、公平性、強力な評価指標とベンチマークの作成など、重要な研究トピックに焦点を当てる。
また、人間にインスパイアされ、質問に導かれた学習方法によって、データの効率が向上し、モデルがより効果的に学習できることも示している。
また,本論文では,信頼回復,再現性確保,一貫性のない方法論への対処など,この分野における現在の課題について論じる。
ALは受動的学習よりも優れた結果を与えることが多い,と指摘する。
この研究は、研究者と実践者の両方にとって、重要な洞察を提供し、活発な学習の今後の進歩に向けた方向性を提案することで役立つことを目的としている。
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