O que significa "Amostragem de Incerteza"?

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A amostragem de incerteza é um método usado em machine learning pra ajudar a escolher quais pontos de dados rotular em seguida. Em vez de escolher os dados aleatoriamente, o sistema foca naqueles que ele acha confusos ou incertos. Assim, ele consegue aprender de forma mais eficaz e melhorar seu desempenho.

Na prática, quando um modelo encontra dados que não tem certeza, ele pede ajuda pra rotular esses dados. Isso ajuda o modelo a aprender com seus erros e entender melhor a tarefa em questão. Concentrando-se nos casos mais difíceis, o modelo pode ficar mais preciso com menos exemplos rotulados, economizando tempo e recursos.

A amostragem de incerteza é especialmente útil em situações onde rotular dados é caro ou demorado. Ao focar nos pontos mais incertos, torna o processo de aprendizado mais eficiente e eficaz.