Deep Active Learning: uma metodologia de treinamento eficiente com dados não rotulados

Embora sejam evidentes os recentes avanços na utilização de redes neurais profundas para as mais diferentes tarefas, existe um Imitador para o uso desse tipo de rede em vários problemas: a necessidade de um grande volume de dados anotados. Deep Active Learning é uma metodologia eficiente para aquisição de dados a serem anotados, otimizando o processo de aprendizado do modelo. Ela propõe a inserção do anotador no ciclo de treinamento, a fim de solicitar sua intervenção apenas nos dados que possuem um maior ganho potencial de desempenho.