O que é aprendizagem ativa baseada em fluxo?

Aprendizagem ativa baseada em fluxo é uma abordagem na aprendizagem ativa em que os dados chegam ao modelo na forma de um fluxo contínuo, e o sistema decide em tempo real quais dos novos exemplos devem ser rotulados para treinamento.

Ao contrário da aprendizagem ativa baseada em pool clássico, onde há um conjunto fixo de dados não rotulados, a aprendizagem ativa baseada em fluxo trabalha com a chegada sequencial de dados e recursos limitados para rotulagem.

Princípios principais:

• O modelo avalia cada novo exemplo à medida que chega.
• Seleciona apenas aqueles que são mais informativos (por exemplo, com alta incerteza) para rotulagem.
• Permite usar de forma eficiente o orçamento limitado para rotulagem em condições de fluxo contínuo de dados.

Exemplo: em um sistema de filtragem de spam, os novos emails chegam constantemente, e o modelo escolhe para revisão manual apenas aqueles em que ela tem dúvidas, para melhorar a qualidade da classificação.