Účastníte se pohovoru ML Engineer ve společnosti Stripe. Tazatel se ptá: "Lidé často zpochybňují transakce, které skutečně provedli. Jak vytvořit model pod dohledem, který předpovídá falešné spory? Nejsou tam žádná označená data." Vy: "Označím karty s vysokou mírou sporů." Rozhovor skončil. Zde je to, co jste zmeškali: Aktivní učení je relativně snadný a levný způsob, jak vytvářet modely s učitelem, když nemáte k dispozici anotovaná data. Jak název napovídá, myšlenkou je vytvořit model s aktivní zpětnou vazbou lidí na příkladech, se kterými se potýká. Shrnuje to níže uvedený vizuál. 1) Začněte tím, že ručně označíte malé procento svých dat. 2) Na této malé označené datové sadě vytvořte model. Nebude to dobrý model, ale to je v pořádku. 3) Dále vygenerujte předpovědi na datové sadě, kterou jste neoznačili. Vzhledem k tomu, že datová sada není označená, nemůžeme určit, jestli jsou tyto předpovědi správné. ...