active learning

• yapay zeka sistemlerinin elinden tutarak dogru yolu gostermek. sisteme ogrensin diye yollanan verilerin rastgele degil, belli bir prensibe gore (orn. max-ent, most likely, information theoretic, variance ratio, bayesian vesaire vesaire) secilmesi. amaci, veri etiketleme (bkz: annotation) (bkz: labeling) isini hafifletmektir. tibbi yapay zeka gibi, crowdsourcing vesaire ile labeling yapilamayacak yerlerde cok populerdir [orn. (bkz: medical image analysis)] lakin ki oyle degildir cunku pratikte ise yaramasi icin bircok seyin bir araya gelmesi gerekir (bkz: mlops/@z 0)
• hala cok ama cok bebek bir alan. ne zaman gercekten buyuyecek, llm gibi seylerle ne zaman entegre olup 50 yillik sorunlari (bkz: data annotation) cozmeye buyuk bir adim olabilecek bilmiyorum. gelissin diye soyle guzel denemeler var, ama yeterli degil: https://github.com/cleanlab/ (bkz: cleanlab)