アクティブラーニング・スタッキング・アンサンブル

アクティブラーニング・スタッキング・アンサンブルは、アクティブラーニングのクエリループとスタックド一般化を組み合わせたものです。ラベルなしデータプールが利用可能であり、モデルは人間によるラベリングのために最も情報量の多いインスタンスを反復的に選択し、それらのラベルを使用して複数のベース学習器をスタッキング・アンサンブルで訓練・改良し、その上にメタ学習器を配置します。このアプローチは、アンサンブルの予測力を最大化しながら、アノテーションコストを削減します。