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Dans l’apprentissage actif, un modèle d’IA peut demander des étiquettes pour des exemples spécifiques qu’il considère comme les plus informatifs pour améliorer sa performance. Cela est utile lorsqu’il est coûteux ou difficile de collecter des étiquettes pour toutes les données. Par exemple, un système d’IA pour la classification des e-mails peut demander à un utilisateur humain de vérifier un petit nombre d’e-mails ambigus pour affiner son modèle de spam.
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