アクティブラーニング

アクティブラーニングは、教師あり学習のパラダイムの一つで、予測モデルを反復的に訓練し、モデルの精度向上と最適化に寄与する訓練サンプルを選択します。これにより、少ないデータでより高性能なモデルを達成できます。この手法は、データのラベリングコストが高く、リソースが限られている状況において、大きな応用価値があります。