Какво е активно учене?

Активното обучение е подход в машинното обучение, при който алгоритъмът сам избира най-информативните примери за маркиране и обучение. Вместо да се обучава върху голям обем случайно маркирани данни, моделът изисква маркиране само на тези данни, които ще му помогнат да се подобри максимално ефективно.

Това е особено полезно, когато маркирането на данни е скъпо или трудоемко. Активният алгоритъм избира примери с най-голяма несигурност или тези, които са на границата на вземане на решения.

Пример: в задача за класификация моделът може да избира за маркиране онези обекти, по които е най-малко уверен, и по този начин по-бързо да подобри качеството.

Активното обучение е тясно свързано със слабия надзор, където се използват слаби или непълни източници за маркиране за обучение на модели.