Šta je aktivno učenje u detekciji anomalija?

Aktivno učenje u detekciji anomalija je metoda u kojoj model aktivno traži od stručnjaka (čoveka) da označi najinformativnije ili sumnjive primere radi poboljšanja kvaliteta detekcije anomalija.

Pošto su anomalije često retke i raznovrsne, teško je dobiti potpuno označene podatke. Aktivno učenje pomaže efikasno korišćenje ograničenih resursa označavanja, birajući one podatke koji će maksimalno povećati tačnost modela.

Primer: model za otkrivanje prevara identifikuje transakcije sa visokim stepenom nesigurnosti i traži od analitičara da potvrdi da li su anomalije. Dobijene oznake se koriste za dodatno obučavanje modela, poboljšavajući njegovu sposobnost da otkriva nove anomalije.