scikit-activeml: A Comprehensive and User-friendly Active Learning Library
من تأليف Marek Herde وMinh Tuan Pham وDaniel Kottke وAlexander Benz وLukas Lührs وPascal Mergard وChristoph Sandrock وJiaying Cheng وAtal Roghman وMehmet Müjde وLukas Rauch وBernhard Sick
نُشر
الخادم
Preprints.org
DOI
10.20944/preprints202507.0252.v1
scikit-activeml is a user-friendly open-source Python library for active learning on top of scikit-learn. Included are implementations of a large collection of query strategies, models, and visualization tools in pool- and stream-based active learning for classification or regression tasks with single or multiple annotators. The flexible design of the active learning cycle enables individual adaptations to a variety of learning scenarios. Our source code with comprehensive documentation is available at https://scikit-activeml.github.io.
يمكنك كتابة مراجعة PREreview لـ scikit-activeml: A Comprehensive and User-friendly Active Learning Library. مراجعة PREreview هي مراجعة لمسودة بحثية أولية، ويمكن أن تتراوح بين بضع جمل وتقرير مطوّل، على غرار تقرير مراجعة الأقران الذي تنظمه المجلات العلمية.
قبل أن تبدأ
سنطلب منك تسجيل الدخول باستخدام معرّف ORCID الخاص بك. إذا لم يكن لديك معرّف، يمكنك إنشاء واحد.
ما هو معرّف ORCID؟
يُعدّ معرّف ORCID معرّفًا فريدًا يميّزك عن كل من يحمل اسمًا مطابقًا أو مشابهًا لاسمك.