Apprentissage actif avec gradient boosting

L'apprentissage actif avec gradient boosting combine la puissante précision prédictive des arbres boostés par gradient avec une boucle d'apprentissage actif qui sélectionne les exemples non étiquetés les plus informatifs pour l'annotation humaine. En interrogeant uniquement les instances sur lesquelles le modèle est le plus incertain, la méthode atteint une grande précision avec beaucoup moins d'exemples étiquetés que l'apprentissage supervisé passif.