Шта је активна учење?

Aktivno učenje je pristup u mašinskom učenju gde algoritam sam bira najinformativnije primere za označavanje i obuku. Umesto da se obučava na velikom obimu nasumično označenih podataka, model traži označavanje samo onih podataka koji će mu pomoći da se maksimalno efikasno poboljša.

Ovo je posebno korisno kada je označavanje podataka skupo ili zamorno. Aktivni algoritam bira primere sa najvećom neodređenošću ili one koji se nalaze na granici donošenja odluka.

Primer: u zadatku klasifikacije, model može birati za označavanje one objekte o kojima je najmanje siguran, i na taj način brže povećati kvalitet.

Aktivno učenje je usko povezano sa slabim nadzorom, gde se koriste slabi ili nepotpuni izvori označavanja za obuku modela.