主动学习（Active Learning）是一种通过选择最具信息量样本来优化学习过程的机器学习策略。它广泛应用于数据标注成本高昂的场景，例如医疗诊断、推荐系统等。以下是核心要点：
1. 核心概念
主动学习通过算法动态筛选数据，减少人工标注需求。
- 优势：提升模型效率，降低数据成本
- 挑战：需平衡查询策略与模型性能
2. 典型应用场景
🚀 教育领域：个性化学习路径推荐
🚀 医疗诊断：精准标注病理图像
🚀 NLP任务：语义理解模型优化
3. 实践步骤
- 初始化模型（使用预标注数据集）
- 通过不确定性采样（如熵值法）选择样本
- 人工标注高价值数据
- 迭代训练模型直至满足精度要求
4. 延伸学习
如需深入了解主动学习的数学原理，可参考：
主动学习算法详解