Ce este învățarea activă în detectarea anomaliilor?

Învățarea activă în detectarea anomaliilor este o metodă în care modelul solicită activ expertului (persoanei) să eticheteze cele mai informative sau dubioase exemple pentru a îmbunătăți calitatea detectării anomaliilor.

Deoarece anomaliile sunt adesea rare și diverse, este dificil să obții date complet etichetate. Învățarea activă ajută la utilizarea eficientă a resurselor limitate de etichetare, selectând datele care vor maximiza acuratețea modelului.

Exemplu: un model de detectare a fraudei identifică tranzacții cu un nivel ridicat de incertitudine și solicită analistului să confirme dacă sunt anomalii. Etichetele obținute sunt folosite pentru a reantrena modelul, îmbunătățindu-i capacitatea de a detecta noi anomalii.