“让机器学习提问可以让它变得更聪明”
Letting machine learning ask questions can make it smarter.
杜克大学的生物医学工程师们通过对机器学习（ML）算法进行编程，使其能够识别数据集中的空白。
杜克大学的Daniel Reker解释道：“通过主动机器学习，算法基本上能够在数据中感知到混乱或空白，并提出问题或请求更多信息，而不是被动地筛选数据。这使得主动学习模型在预测性能方面非常高效。”
研究人员对其算法进行了测试，与使用不同属性分子数据集训练的模型以及16个先进的子采样应用进行了比较。
研究人员发现，与所有标准子采样框架相比，主动子采样能够更准确地识别和预测分子特性，并且在某些情况下超过了使用完整数据集训练的程序的效果，提高了多达139%。
研究人员还发现，该算法有时只需要可用数据的10%。来自杜克大学普拉特工程学院 查看完整文章
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