什么是主动学习

主动学习是一种机器学习技术，其中学习算法可以主动查询人类用户或信息源标记新的数据点。在有大量未标记数据且手动标记成本高昂的情况下，这种技术能够发挥作用。

主动学习有几种选择要标记数据点的策略：

在这种方法中，学习算法首先尝试评估整个数据集，然后选择对于学习者来说最不确定的数据点进行标注。这种方式适用于整个数据集可用的情况。

选择当前模型对标签最不确定的数据点，有助于提高模型对决策边界的理解。

选择如果标记后会改变当前模型的数据点，这样可以加快模型改进的速度。

选择如果标记后会最大程度减少模型泛化误差的数据点。

一些主动学习算法建立在支持向量机之上，利用 SVM 的结构来确定要标记哪些数据点，例如选择最接近决策边界的点。

主动学习可以利用众包框架，将许多人纳入标记循环。

主动学习可应用于蛋白质工程领域，其中总数据集包括已知具有某种活性的所有蛋白质以及待测试的其他蛋白质。

大规模主动学习项目可从众包框架中受益，将许多人纳入主动学习循环。

主动学习已应用于多标签学习、混合主动学习和在线主动学习等多个领域。

主动学习算法的关键是可以与人类用户或信息源进行交互，查询新数据点的标签，从而利用他们的领域专业知识。

在未标注数据丰富但人工标注成本高昂的场景，主动学习可以通过主动查询用户或教师获取标签，与普通监督学习相比，往往需要更少的示例来学习概念。

主动学习是机器学习的一种特殊情况，与其他学习方法存在显著区别。下面从几个方面对比说明主动学习与其他学习方法的区别：

综上所述，主动学习与监督学习和无监督学习在数据标注方式、学习过程、应用场景和算法原理等方面存在显著区别，是一种高效利用标注资源的交互式学习范式。

主动学习是一种机器学习技术，其中学习算法可以主动查询人类用户或信息源来标记新的数据点。主动学习的发展历程可以概括为以下几个阶段：

主动学习最初的想法源于传统的监督学习，在监督学习中，需要大量的标记数据来训练模型。然而，标记数据的过程通常昂贵且耗时。为了减少标记数据的需求，主动学习应运而生。在主动学习中，算法可以主动选择最有价值的数据点进行标记，从而最大限度地利用有限的标记资源。

随着机器学习技术的不断发展，主动学习也在不断演进。未来，主动学习可能会与其他机器学习技术（如深度学习、强化学习等）相结合，以提高模型的性能和效率。此外，主动学习在不同领域的应用也将不断扩展，为更多的实际问题提供解决方案。

主动学习是一种半监督机器学习技术，旨在通过智能地选择最有价值的数据进行标注，从而最大限度地提高模型性能。主动学习的类型主要包括以下几种：