Học chủ động

Học chủ động là một mô hình học máy lặp đi lặp lại, trong đó một thuật toán học máy chọn lọc truy vấn một nguồn thông tin đáng tin cậy — thường là một người chú thích thủ công — để gán nhãn cho các ví dụ chưa được gán nhãn có tính thông tin cao nhất. Được chuẩn hóa bởi Burr Settles trong bài khảo sát tài liệu nền tảng năm 2009 của ông, học chủ động giải quyết nút thắt thực tế về chi phí chú thích bằng cách đạt được độ chính xác mô hình cao với số lượng ví dụ được gán nhãn ít hơn nhiều so với học có giám sát thụ động yêu cầu.