능동 학습 스태킹 앙상블

능동 학습 스태킹 앙상블은 능동 학습 질의 루프와 스태킹 일반화(stacked generalization)를 결합합니다. 레이블이 없는 데이터 풀이 사용 가능하며, 모델은 인간의 레이블링을 위해 가장 유익한 인스턴스를 반복적으로 선택하고, 이를 사용하여 다중 기본 학습기(base learner)와 메타 학습기(meta-learner)로 구성된 스태킹 앙상블을 훈련하고 개선합니다. 이 접근 방식은 주석 비용을 줄이면서 앙상블의 예측력을 극대화합니다.