こんな人におすすめ:
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
- AI研究者
プロンプト例:
「バッチアクティブラーニングにおいて、ガウス過程回帰モデルを利用して不確かさを推定する方法に関する情報を提供してください。」
プロンプト例の出力結果:
バッチアクティブラーニングでガウス過程回帰モデルを利用することで、データの不確かさを正確に推定できます。これにより、モデルの予測精度向上と効率的なサンプル選択が可能になります[1][5]。ガウス過程によって提供される導関数情報を活用することで、サンプルの相関を考慮したバッチ選出が行われます。これは、データの不確かさが高い箇所に重点を置くことで、効率的な学習が実現されます[1][5]。
