PyRelationAL：快速实现主动学习的Python库

PyRelationAL：快速实现主动学习的Python库

pyrelational pyrelational is a python active learning library for rapidly implementing active learning pipelines from data management, model development (and Bayesian approximation), to creating novel active learning strategies. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyrelational

1. 项目基础介绍

PyRelationAL 是一个开源的 Python 库，旨在帮助研究人员快速实现主动学习（Active Learning，简称 AL）策略及其相关基础设施（我们称之为管道）。该库提供了一种模块化的设计，允许用户以尽可能少的模型和数据集修改来实现灵活的工作流程。PyRelationAL 主要是为研究人员设计的，使他们能够迅速地重新实现、调整和创建基于统一的两步框架的主动学习策略。

主要编程语言：Python

2. 核心功能

PyRelationAL 包含以下核心子模块，用于开发主动学习管道：

• DataManager：数据管理在主动学习管道中
• ModelManager：框架无关的包装器，用于使机器学习模型能够与 PyRelationAL 一起工作
• Strategy：用于开发主动学习策略的模块
• Oracle：不同 oracle 和标注工具的接口
• Pipeline：促进不同 PyRelationAL 模块之间的通信，以运行主动学习周期

此外，该库还提供了越来越多的基准数据集和基于文献的主动学习任务，以及相关的公开许可，以帮助研究人员测试他们的主动学习策略，并在一组共同的基准上构建。

3. 最近更新的功能

根据项目的最新提交和文档，以下是一些最近更新的功能：

• 扩展的基准数据集：增加了新的基准数据集，以供研究人员测试和比较主动学习策略。
• 改进的数据管理：优化了数据管理器，使其能够更有效地处理和更新标记和未标记的样本池。
• 增强的模型管理：增强了模型管理器的功能，使其能够更好地支持不同机器学习框架中的模型实例化、训练和评估。
• 新增的主动学习策略：引入了新的主动学习策略，为用户提供更多的选择和灵活性。

通过这些更新，PyRelationAL 进一步提升了其作为主动学习研究和应用工具的实用性。

pyrelational pyrelational is a python active learning library for rapidly implementing active learning pipelines from data management, model development (and Bayesian approximation), to creating novel active learning strategies. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyrelational