アクティブ ラーニングは、学習アルゴリズムがユーザー (または他の情報源) に対話的にクエリを実行して、新しいデータ ポイントに目的の出力をラベル付けできる機械学習の特殊なケースです。。アクティブ ラーニングでは、アルゴリズムは、ラベルのないデータのプールから、次にラベルを付ける例のサブセットを積極的に選択します。アクティブ ラーニング アルゴリズムの概念の背後にある基本的な信念は、機械学習アルゴリズムが学習対象のデータを選択できる場合、機械学習アルゴリズムはより少ない数のトレーニング ラベルでより高い精度を達成できるということです。