Aktive Lernstrategie bezeichnet ein Verfahren im Bereich des maschinellen Lernens, bei dem das System aktiv Daten auswählt, um seine Lernprozesse zu optimieren. Im Gegensatz zum passiven Lernen, bei dem das System eine vorgegebene Menge an trainierten Daten verwendet, zielt die aktive Lernstrategie darauf ab, die Datenauswahl zu steuern, um die Lern-effizienz zu erhöhen.
Bei der aktiven Lernstrategie beginnt das System in der Regel mit einem kleinen Satz bereits beschrifteter Trainingsdaten. Es analysiert dann eine größere Menge unbeschrifteter Daten und wählt diejenigen aus, die für das Lernen am nützlichsten sind. Dies geschieht oft durch die Identifizierung von Datenpunkten, bei denen das System unsicher ist oder deren Vorhersagen eine hohe Unsicherheit aufweisen. Diese ausgewählten Daten werden dann einem Experten zur manuellen Beschriftung vorgelegt, bevor sie in den Trainingsprozess integriert werden.
Diese Methode ist besonders nützlich, wenn die Beschriftung von Daten teuer oder zeitaufwändig ist. Durch die gezielte Auswahl der Daten kann die Lernkurve des Systems beschleunigt werden, wodurch die Modellleistung schneller verbessert wird. Darüber hinaus reduziert die aktive Lernstrategie den Bedarf an großen Mengen beschrifteter Trainingsdaten, was die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen in Bereichen mit begrenzten Ressourcen erleichtert.
In Branchen wie der Medizin oder dem Finanzwesen, wo Daten oft sensibel oder schwer zu beschaffen sind, kann die aktive Lernstrategie eine effiziente Lösung sein, um Modelle mit hoher Genauigkeit zu trainieren.