能動学習（Active Learning）によるエッジ側での効率的な教師データ収集とモデル改善

能動学習（Active Learning）によるエッジ側での効率的な教師データ収集とモデル改善とは

能動学習（Active Learning）によるエッジ側での効率的な教師データ収集とモデル改善とは、エッジAIシステムにおいて、少数のラベル付けされていないデータの中からモデルの学習効果が最大化されるデータサンプルを能動的に選択し、人間にラベル付けを促すことで、効率的に教師データを収集し、モデルの性能を向上させる技術です。これにより、限られたリソースと時間の中で、エッジデバイス上でのモデルの精度を迅速かつ継続的に改善することが可能になります。親トピックである「推論・学習」におけるエッジAIの効率的な学習プロセスを支える重要なアプローチの一つです。

このキーワードが属するテーマ