El aprendizaje activo es un paradigma desarrollado por Ray Mooney y sus colegas (ver: http://www.cs.utexas.edu/~ml/pub…) donde el algoritmo de aprendizaje recibe un gran conjunto de ejemplos sin etiquetar y un pequeño conjunto de ejemplos etiquetados El algoritmo luego selecciona cuál de los ejemplos no etiquetados quiere etiquetar.
Por ejemplo, considere la tarea de etiquetar partes de una oración (este es un sustantivo, este es un verbo, etc.).
El aprendizaje supervisado tradicional funciona dando muchos ejemplos etiquetados a mano. Pero lleva mucho tiempo etiquetar mucho texto. Puede que tenga que etiquetar 10,000 ejemplos para construir un modelo decente.
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En lugar de etiquetar muchos ejemplos, puede etiquetar manualmente 100 ejemplos. El aprendizaje activo analiza todas las oraciones y le pide que etiquete 100 ejemplos más que se seleccionan porque son los más discriminatorios. Luego hace esto por algunas rondas más, y en lugar de necesitar 10,000 ejemplos, necesita 1,000.
