主动学习通过优先标注哪些数据样本，专注于最具信息量的示例，从而提高数据集质量。无需预先标注所有数据，该模型会迭代地选择训练期间发现模糊或不确定的样本。这减少了标注工作量，同时确保数据集以直接解决模型弱点的方式增长。例如，如果一个模型难以区分图像中的猫和狗，那么主动学习会标记边缘情况（例如，模糊图像或模糊品种）以供人工标注，从而随着时间的推移提高模型的理解能力。
主动学习的三种常见策略是不确定性抽样、委员会查询和多样性抽样。不确定性抽样选择模型预测置信度最低的样本（例如，使用熵或边际分数）。委员会查询训练多个模型，并识别预测不一致的样本，表明存在模糊性。多样性抽样选择未标注数据的不同子集，以确保广泛的覆盖范围（例如，对未标注数据进行聚类并从代表性不足的聚类中进行抽样）。例如，在文本分类任务中，不确定性抽样可能会优先考虑具有混合情感的推文，而多样性抽样可确保数据集包含不同的主题或写作风格。结合这些策略通常会产生最佳结果。
要实施主动学习，请从一个小型的已标注数据集和一个未标注数据池开始。训练一个初始模型，然后使用查询策略（如不确定性抽样）选择最具价值的样本进行标注。标注后，使用更新后的数据集重新训练模型并重复该过程。Python 的 modAL 或 small-text 等工具简化了此工作流程。例如，在医学影像项目中，您可以使用不确定性抽样来标记模糊的 X 光片以供专家审查，逐步改进数据集以包括边缘情况。挑战包括平衡探索（多样化样本）和利用（不确定样本），以及管理标注成本。通过专注于具有高影响力的数据，主动学习可确保您的数据集既高效又强大。