Apprentissage actif par ensemble de boosting

Active Learning Boosting combine l'acquisition d'étiquettes pilotée par les requêtes de l'apprentissage actif avec la logique d'ensemble pondéré des algorithmes de boosting tels que AdaBoost. Le modèle sélectionne itérativement les exemples non étiquetés les plus informatifs à annoter — guidé par le désaccord ou l'incertitude au sein de l'ensemble de boosting — et se réentraîne après chaque nouvelle étiquette, atteignant une grande précision avec beaucoup moins d'exemples étiquetés que l'apprentissage passif.