Active Learning Boosting

Active Learning Boosting combina la adquisición de etiquetas impulsada por consultas del aprendizaje activo con la lógica de conjunto ponderado de algoritmos de boosting como AdaBoost. El modelo selecciona iterativamente los ejemplos no etiquetados más informativos para anotar —guiado por el desacuerdo o la incertidumbre dentro del conjunto de boosting— y se reentrena después de cada nueva etiqueta, logrando una alta precisión con muchos menos ejemplos etiquetados que el aprendizaje pasivo.