온라인 능동 학습

온라인 능동 학습은 두 가지 상호 보완적인 패러다임을 결합합니다. 즉, 데이터를 스트림으로 처리하고(온라인 학습) 가장 유익한 인스턴스에 대해서만 선택적으로 레이블을 요청합니다(능동 학습). 그 결과, 레이블링 비용을 낮게 유지하면서 새로운 데이터에 지속적으로 적응하는 모델이 만들어집니다. 이는 레이블링된 데이터가 비싸고 예제가 한 번에 모두 도착하는 것이 아니라 순차적으로 도착하는 경우에 유용합니다.