Dilli AM terimi, özellikle dildeki anlam belirsizliğini gidermek ve doğal dil işleme (DDİ) sistemlerinin performansını artırmak amacıyla geliştirilen bir aktif öğrenme yaklaşımını ifade eder.
Bu yaklaşımın temel amacı, modelin en çok zorlandığı veya yanlış tahminlerde bulunduğu örnekleri belirleyerek, bu örnekler üzerinden etiketleme veya veri zenginleştirme yoluyla modeli daha etkili bir şekilde eğitmektir.
Dilli AM, metin sınıflandırma, duygu analizi, makine çevirisi gibi çeşitli DDİ görevlerinde kullanılabilir. Geleneksel aktif öğrenme yöntemlerine kıyasla, dildeki karmaşıklıkları ve nüansları daha iyi yakalayabilen özellikler sunar. Bu sayede, daha az eğitim verisiyle daha yüksek doğruluk oranlarına ulaşılması hedeflenir.
Ne Demek sitesindeki bilgiler kullanıcılar vasıtasıyla veya otomatik oluşturulmuştur. Buradaki bilgilerin doğru olduğu garanti edilmez. Düzeltilmesi gereken bilgi olduğunu düşünüyorsanız bizimle iletişime geçiniz. Her türlü görüş, destek ve önerileriniz için iletisim@nedemek.page