自己教師あり学習を伴うアクティブラーニング

自己教師あり学習と組み合わせたアクティブラーニングは、自己教師あり事前学習を通じてラベルなしデータを活用し、豊富な表現を構築します。その後、アクティブなクエリ戦略を用いて、人間によるアノテーションのために最も情報量の多い事例を選択し、厳格なラベリング予算の下でモデルの性能を最大化します。このハイブリッドアプローチは、ラベル付きデータが不足しているが、大規模なラベルなしデータプールが存在する場合に特に強力です。