액티브 러닝

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、予測器を反復的に訓練し、最も情報量の多い訓練サンプルを選択することでモデルを最適化します。これにより、少ないデータでより良いモデル性能と高い予測精度を達成し、設定の発見効率とモデルの汎化能力を向上させることができます。 ただし、上記の文章は日本語で編集しました。韓国語での編集が必要な場合は、以下のように修正いたします。 --- 액티브 러닝은 지도 학습의 패러다임 중 하나로, 예측기를 반복적으로 훈련시키고 가장 정보가 많은 훈련 샘플을 선택하여 모델을 최적화합니다. 이 방법으로 적은 데이터로 더 나은 모델 성능과 높은 예측 정확도를 달성하며, 설정 발견의 효율성과 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.