主动学习（active learning）

主动学习是机器学习（更普遍的说是人工智能）的一个子领域，在统计学领域也叫查询学习、最优实验设计。“学习模块”和“选择策略”是主动学习算法的2个基本且重要的模块。主动学习通过“选择策略”主动从未标注的样本集中挑选部分（1个或N个）样本让相关领域的专家进行标注；然后将标注过的样本增加到训练数据集给“学习模块”进行训练；当“学习模块”满足终止条件时即可结束程序，否则不断重复上述步骤获得更多的标注样本进行训练。此外，主动学习算法有个关键的假设：“The key hypothesis is that if the learning algorithm is allowed to choose the data from which it learns—to be “curious,” if you will—it will perform better with less training”。

在机器学习领域中，根据是否需要样本的标签信息可分为“监督学习”和“无监督学习”。此外，同时利用未标注样本和标注样本进行机器学习的算法可进一步归纳为3类：半监督学习、直推式学习和主动学习。文献[21]简要介绍了主动学习与半监督学习的异同点：“半监督学习和主动学习都是从未标记样例中挑选部分价值量高的样例标注后补充到已标记样例集中来提高分类器精度，降低领域专家的工作量，但二者的学习方式不同：半监督学习一般不需要人工参与，是通过具有一定分类精度的基准分类器实现对未标注样例的自动标注；而主动学习有别于半监督学习的特点之一就是需要将挑选出的高价值样例进行人工准确标注。半监督学习通过用计算机进行自动或半自动标注代替人工标注，虽然有效降低了标注代价，但其标注结果依赖于用部分已标注样例训练出的基准分类器的分类精度，因此并不能保证标注结果完全正确。相比而言，主动学习挑选样例后是人工标注，不会引入错误类标 ”。

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