Active Lerning（能動学習）
能動学習（Active Learning）とは、学習アルゴリズムが積極的にデータの収集を行うことによって、最も情報価値の高いデータを選んで効率化を実現する機械学習の一手法です。通常の受動的な学習方法とは異なり、能動学習ではアルゴリズムが自らどのデータを学習するかを選び、ラベル付けのリソースを最適に活用します。これにより、ラベル付きデータが少ない場合でも高い精度を達成できる可能性が高まります。能動学習は、特に医療画像解析や自然言語処理など、ラベル付けに高いコストや専門知識が必要な領域で有効です。
Active Lerning（能動学習）関連用語
Active Lerning（能動学習）に関連する単語は以下の通りです。
- 機械学習（Machine Learning）
- データアノテーション（Data Annotation）
- 不確かさ（Uncertainty）
- 効率化（Efficiency）
Active Lerning（能動学習）やさしい解説
Active Lerning（能動学習）とは、AIが自分で学ぶべきことを選ぶことで、学習にかかる時間や労力を節約しながら、沢山の情報の中から最も大切なことを効率よく学ぶための賢い方法です。学校で授業を受けるときのように、AIも最も学びたい情報から学ぶ方法です。AIが色々なデータを見ているとき、全部のデータについて教師（人間）から教えてもらうのは大変です。そのため、AIが自分で「これはよくわからないから、教えてほしい」と選ぶデータがあります。
例えば、AIが動物の写真を見て、「これは猫？犬？」と迷ったとき、その写真を選んで人間に「これは何の動物ですか？」と尋ねます。人間が「これは猫だよ」と答えると、AIは「こんな感じの動物は猫なんだ」と学びます。このようにして、AIは効率的に、必要な情報だけを集中して学ぶことができます。
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