[Machine Learning] Active Learning

Active Learning 아직 레이블링이 되어 있지 않은 데이터(unlabeled data) 중에 모델 학습에 가장 효과적일 것 같은 데이터를 고르는 작업을 의미한다. 기계가 라벨링이 필요한 데이터 중 자동적으로, 그리고 점진적으로 가장 정보량이 많은 데이터를 선택하는 것을 목표로 한다. 효과적인 학습이란, 결과적으로 가지고 있는 데이터셋 전체를 잘 학습했을 때의 '기대 성능에 어떻게 하면 빠르게 도달할 수 있는지' 또는 ‘혹시 그 이상의 성능을 확보할 수 있는지’가를 의미할 수 있다. 관련 논문 dsgissin.github.io/DiscriminativeActiveLearning/about/ About An introduction to the active learning framework, from..

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