Ի՞նչ է ակտիվ ուսուցումը։

Ակտիվ ուսուցումը մեքենայական ուսուցման մեջ մոտեցում է, որտեղ ալգորիթմը ինքն է ընտրում ամենահետաքրքրաշարժ օրինակները նշելու և ուսուցանելու համար: Փոխարենը, որ սովորի մեծ քանակությամբ պատահական նշված տվյալների վրա, մոդելը պահանջում է նշում միայն այն տվյալների, որոնք կօգնեն նրան առավել արդյունավետ բարելավվել:

Սա հատկապես օգտակար է, երբ տվյալների նշումը թանկ կամ ժամանակատար է: Ակտիվ ալգորիթմը ընտրում է ամենաշատ անհայտությունը կամ այնպիսի օրինակներ, որոնք գտնվում են որոշման սահմանին:

Օրինակ՝ դասակարգման խնդիրում, մոդելը կարող է ընտրել նշման համար այն օբյեկտները, որոնց մասին նա ամենաքիչ վստահություն ունի, և այդ կերպ արագացնել որակական բարելավումը:

Ակտիվ ուսուցումը սերտորեն կապված է թույլ վերահսկողության հետ, որտեղ օգտագործվում են թույլ կամ ոչ լրիվ նշման աղբյուրներ մոդելների ուսուցման համար: