Apprentissage actif par ensemble d'empilement

Active Learning Stacking Ensemble combine une boucle de requête d'apprentissage actif avec la généralisation par empilement : un ensemble de données non étiquetées est disponible, et le modèle sélectionne itérativement les instances les plus informatives pour un étiquetage humain, utilisant ces étiquettes pour entraîner et affiner un ensemble empilé de multiples apprenants de base surmonté par un méta-apprenant. Cette approche réduit le coût d'annotation tout en maximisant le pouvoir prédictif de l'ensemble.