Gradient Boosting Học Chủ Động

Gradient Boosting Học Chủ Động kết hợp khả năng dự đoán mạnh mẽ của cây tăng cường độ dốc (gradient boosted trees) với một vòng lặp học chủ động để chọn ra những ví dụ chưa được gán nhãn có tính thông tin cao nhất cho việc chú thích bởi con người. Bằng cách chỉ truy vấn những mẫu mà mô hình không chắc chắn nhất, phương pháp này đạt được độ chính xác cao với số lượng ví dụ được gán nhãn ít hơn nhiều so với học có giám sát thụ động.