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Aktives Lernen

Aktives Lernen ist ein iteratives Paradigma des maschinellen Lernens, bei dem ein Lernalgorithmus selektiv einen Orakel – typischerweise einen menschlichen Annotator – nach Labels für die informativsten unbeschrifteten Beispiele abfragt. Formalisiert von Burr Settles in seiner wegweisenden Literaturübersicht von 2009, adressiert aktives Lernen den praktischen Engpass der Annotationskosten, indem es eine hohe Modellgenauigkeit mit weitaus weniger beschrifteten Beispielen erzielt, als passives überwachtes Lernen erfordert.

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Aktives Lernen
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Quellen

  1. Settles, B. (2009). Active learning literature survey. University of Wisconsin-Madison Computer Sciences Technical Report 1648. link ↗

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ScholarGate. (2026, June 2). Active Learning (Human-in-the-Loop). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/active-learning

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Aktive LernassoziationsregelnEntscheidungsbaum für aktives LernenAktives Lernen im VerbundAktives Lernen mit Gauß-ProzessenGradient-Boosting mit aktivem LernenActive Learning Isolation ForestAktives Lernen mit K-Nächsten-NachbarnActive Learning LightGBMOne-Class SVM mit aktivem LernenAktives Lernen mit selbstüberwachtem LernenAktives Lernen mit Stacking-EnsembleActive Learning Voting EnsembleBayesian Active LearningCurriculum-LernenEnsemble Active LearningEnsemble Online LearningOnline Active LearningOnline-LernenOnline Semi-supervised LearningRobust Active LearningRobustes Online-LernenSelf-supervised Active LearningSemi-supervised Active LearningSemi-überwachtes K-MeansSemi-Supervised LearningSemi-überwachtes Online-Lernen

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ScholarGate — Active Learning (Active Learning (Human-in-the-Loop)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/machine-learning/active-learning · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026