Active Learning（主动学习）

主动学习通过查询策略（如不确定性采样、多样性采样）从无标注池中选择信息量最大的样本交由人工标注，再迭代训练模型。核心是平衡探索与利用，以少量标注达到高精度。常见场景包括图像分类、文本分类、生物信息学。挑战包括查询偏差、冷启动和标注噪声。与半监督学习结合是趋势。