主动学习是一种机器学习方法，在这种方法中，算法有选择地选择数据进行学习。该模型不是被动地使用所有可用数据，而是主动识别和请求信息量最大的特定数据点，通常是模型不确定或数据最有可能提高其性能的数据点。
主动学习是一种强大的技术，用于最大限度地提高机器学习中训练过程的效率。在传统的监督学习中，模型是在一个大型的带标签数据集上训练的。但是，标记数据可能既昂贵又耗时。主动学习通过允许模型以交互方式查询用户（通常是预言机或注释者）来标记被认为对提高模型准确性最有价值的新数据点来解决这个问题。主动学习过程通常涉及诸如不确定性抽样（模型选择其置信度最低的数据点）或按委员会查询（其中使用多个模型来识别彼此之间分歧最大的数据点）等策略。这些策略有助于减少训练模型所需的标签数据量，同时仍能实现高精度，使主动学习在数据标注昂贵或没有大型数据集的情况下特别有用。主动学习的意义延伸到其在自然语言处理、图像识别和医学诊断等各个领域的应用，在这些领域，获取标记数据可能具有挑战性。通过专注于信息量最大的数据点，主动学习有助于建立更有效的模型，在保持甚至提高性能的同时，减少所需的数据。
主动学习对机器学习很重要，因为它可以显著减少对大量标签数据的需求，而获得这些数据通常既昂贵又耗时。通过积极选择信息量最大的数据点，模型可以更有效地学习，并用更少的标签示例获得更好的性能。这在标签数据稀缺或生产成本高昂的领域尤其有价值。主动学习的意义强调了它在创建高效、具有成本效益的模型方面的作用，这些模型仍然可以保持较高的准确性，并可以很好地推广到看不见的新数据。了解主动学习及其策略对于优化训练过程和开发更强大的机器学习系统至关重要。