Čo je aktívne učenie?

Aktívne učenie je prístup v strojovom učení, pri ktorom si algoritmus sám vyberá najviac informatívne príklady na označenie a učenie. Namiesto učenia na veľkom objeme náhodne označených dát, model požaduje označenie iba tých dát, ktoré mu pomôžu sa čo najefektívnejšie zlepšiť.

To je obzvlášť užitočné, keď je označovanie dát drahé alebo časovo náročné. Aktívny algoritmus vyberá príklady s najväčšou neistotou alebo tie, ktoré sú na hranici rozhodovania.

Príklad: v úlohe klasifikácie si model môže vyberať na označenie tie objekty, o ktorých je najmenej istý, a tým rýchlejšie zvyšovať kvalitu.

Aktívne učenie je úzko spojené so slabým dohľadom, kde sa používajú slabé alebo neúplné zdroje označovania na trénovanie modelov.