异常检测中的主动学习是一种机器学习方法，其中模型主动选择特定的数据点由人工专家进行标记，从而提高其使用最少标记数据检测异常的能力。与依赖于静态数据集的传统方法不同，主动学习优先考虑模型发现最难分类的不确定或模糊的示例。 这减少了标记大型数据集的工作量和成本，同时保持或提高检测准确性。 例如，在欺诈检测系统中，模型可能会标记位于“正常”和“欺诈”之间的决策边界附近的交易，然后要求人工验证这些案例以改进其理解。
主动学习的一个关键组成部分是查询策略，它决定了要标记哪些数据点。 常见的策略包括不确定性抽样（选择模型置信度最低的实例）、多样性抽样（选择不同的示例以涵盖不同的场景）和基于异常分数的抽样（优先考虑具有最高异常分数的数据）。 例如，在网络入侵检测中，模型可能会关注罕见但不明显恶意的网络流量模式，要求专家确认它们是否代表攻击。 经过多次迭代，该模型能够更好地区分良性异常值和真实威胁。 这种方法在异常情况很少且标记数据稀缺的领域中特别有用，例如制造缺陷检测或医疗诊断。
然而，异常检测中的主动学习也面临着挑战。 模型的质量在很大程度上取决于专家提供准确标签的能力，这可能非常耗时。 此外，如果第一个标记的示例不能代表真实世界的异常，则初始模型的性能可能较差。 例如，如果早期查询侧重于噪声而不是真正的故障，则监控工业设备的系统可能最初难以识别机械故障。 为了解决这个问题，通常使用混合方法，将主动学习与半监督技术（使用小型标记数据集和更大的未标记数据集）或合成数据生成相结合。 尽管存在这些障碍，但主动学习仍然是构建强大的异常检测系统的实用方法，而无需详尽的手动标记，使其对于在资源受限环境中工作的开发人员来说很有价值。