Aktywne uczenie i trenowanie modeli drzewiastych

Na spotkaniu postaram się przybliżyć słuchaczom czym jest aktywne uczenie, jakie są najpopularniejsze metody doboru odpowiednich przykładów i sposoby na dotrenowywanie modeli drzewiastych. W tym celu posłużę się artykułem, w którym został opracowany framework pozwalający na wzajemne wzmacnianie modelu dobierającego przykłady i modelu predykcyjnego. Dodatkowo w prezentacji zostanie również ukazany sposób pozwalający znacząco  skrócić czas uczenia inkrementalnego poprzez ponowne wytrenowanie lub jedynie aktualizacje drzew opierając się na estymacji out-of-bag error.

Link do spotkania: https://meet.google.com/jbj-tdsr-aop