Aktives Lernen bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz eine Methode des maschinellen Lernens, bei der 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, nimmt das aktive Lernen eine selektive Vorgehensweise ein, um die relevantesten und informativsten Daten für die Weiterbildung auszuwählen.
Diese Technik ist besonders nützlich in Szenarien, in denen die Verfügbarkeit von trainierten Daten begrenzt ist oder die Beschriftung von Daten mit hohen Kosten verbunden ist. Durch die aktive Auswahl der Daten kann das System seine Lerngeschwindigkeit erhöhen und gleichzeitig die Genauigkeit seiner Vorhersagen verbessern. Aktives Lernen ist insbesondere in Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Bilderkennung und der Entscheidungsfindung von Bedeutung.
Ein wesentlicher Vorteil des aktiven Lernens ist die Fähigkeit, in dynamischen Umgebungen zu lernen, in denen Daten kontinuierlich generiert werden. Das System kann so in Echtzeit lernen und sich an veränderte Bedingungen anpassen. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung von Ressourcen und reduziert die Abhängigkeit von großen, vorab beschrifteten Datensätzen.
Trotz seiner Vorteile birgt das aktive Lernen auch Herausforderungen. Dazu gehören die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Interaktion zwischen dem Lernsystem und seiner Umgebung sowie die Komplexität bei der Auswahl der optimalen Daten für das Lernen. Dennoch gilt aktives Lernen als ein vielversprechender Ansatz, um die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen weiter zu steigern und ihre Anwendbarkeit in realen Szenarien zu erweitern.