基于证据的主动学习算法

20/24基于证据的主动学习算法第一部分主动学习范式概述 2第二部分基于不确定性采样的方法 4第三部分基于最具代表性实例的选择 6第四部分基于多样性的选择策略 9第五部分主动学习中的反馈类型 12第六部分积极学习的应用领域 14第七部分主动学习的挑战与局限性 18第八部分后续研究方向和发展趋势 20

第一部分主动学习范式概述关键词关键要点主动学习范式概述

主题名称：主动查询策略

1.主动查询策略是主动学习的核心，用于根据模型的不确定性或信息增益等准则选择最具信息性的样本进行标记。

2.常见策略包括：不确定性采样（选择模型预测不确定的样本）、信息增益（选择能最大化模型信息增益的样本）、预期模型变化（选择能最大程度改变模型输出的样本）。

3.不同策略适用于不同任务和模型，需要根据具体场景进行选择和调整。

主题名称：池选择策略

主动学习范式概述

主动学习范式是一种机器学习技术，它允许模型通过有策略地选择要标记的数据点来指导自己的训练过程。与被动学习不同，其中模型被迫处理被动接收的数据，主动学习使模型能够根据其当前知识选择最困难或最有信息的数据点进行标记。这使得模型能够更有效地利用标记预算，从而提高学习效率和模型性能。

主动学习循环

主动学习过程通常涉及以下步骤的迭代循环：

*模型训练：使用当前标记的数据训练机器学习模型。

*查询策略：选择一个查询策略来确定要标记的下一个数据点。

*人工标记：向人工标注者查询选定数据点的标签。

*更新数据集：将标记的数据点添加到训练集中。

查询策略

查询策略是主动学习的关键组件，因为它决定了要标记的下一个数据点。常用的查询策略包括：

*不确定性抽样：选择不确定性最高的预测数据点。

*代表性抽样：选择与训练数据中其他数据点最不同的数据点。

*多样性抽样：选择与现有标记数据点最不同的数据点。

*信息增益：选择最有可能提供关于模型参数新信息的data点。

主动学习优势

主动学习提供以下优势：

*提高学习效率：通过专注于更有信息的数据点，主动学习可以大大减少训练所需标记数据的数量。

*提高模型性能：通过选择高质量的数据点进行标记，主动学习可以帮助模型学习更准确的决策边界。

*减少标注成本：由于需要标记的数据点更少，因此主动学习可以显着降低人工标注成本。

*适应数据变化：主动学习允许模型适应新数据或概念，从而提高其鲁棒性和通用性。

主动学习应用

主动学习被广泛应用于各种机器学习任务，包括：

*自然语言处理

*图像分类

*推荐系统

*医疗诊断

*用户界面设计

结论

主动学习范式为机器学习提供了强大的工具，可以提高学习效率、模型性能和适应性。通过利用查询策略来指导训练过程，主动学习能够根据其当前知识有效地选择最困难或最有信息的数据点进行标记。这使得模型能够更有效地利用标记预算，从而显著提高其性能和泛化能力。第二部分基于不确定性采样的方法关键词关键要点【基于不确定性采样的方法】：

1.不确定性度量：使用熵、信息增益、概率差异等指标衡量样本的不确定性程度。

2.采样策略：根据不确定性度量选择不确定性最大的样本进行标记，从而最大化标签数据的价值。

3.采样方法：包括随机采样、加权采样、主动学习池等技术，用于从不确定样本中有效地选择样本。

【模型更新】：

基于不确定性采样的方法

基于不确定性采样的主动学习算法，利用学习模型对样本不确定性进行度量，选择不确定性最大的样本进行标注，以有效地获取信息量最大的数据。这种方法假设模型对不确定样本的预测能力较差，因此标注这些样本能显著提高模型的性能。

不确定性度量

不确定性度量是基于不确定性采样的方法的核心。它衡量了学习模型对样本预测的信心程度。常用的不确定性度量包括：

*熵：度量模型对样本预测的分布。熵值越大，表明模型越不确定。

*预测概率：度量模型对样本属于某一类别的概率。概率值越接近0.5，表明模型越不确定。

*边缘：度量模型输出不同类别的预测概率差。边缘值越大，表明模型越不确定。

*方差：度量模型对样本预测的方差。方差越大，表明模型越不确定。

*信息增益：度量标注样本后，模型信息熵减少的量。信息增益越高，表明模型从标注样本中获得的信息越多。

采样策略

选择不确定性最大的样本进行标注是基于不确定性采样的方法的关键。常用的采样策略包括：

*最大熵采样：选择熵最大（或不确定性最高的）样本。

*最小置信度采样：选择预测概率最小（或最接近0.5）的样本。

*最大边缘采样：选择边缘最大的样本。

*最大方差采样：选择方差最大的样本。

*最大信息增益采样：选择信息增益最大的样本。

优点

基于不确定性采样的主动学习方法具有以下优点：

*有效获取信息：专注于标注最不确定的样本，获取信息量最大的数据。

*提高模型性能：显著提高模型的分类、回归或其他任务的性能。

*减少标注成本：通过选择最具信息量的样本，减少标注所需的人力或成本。

*适应性强：适用于各种学习任务和数据类型。

缺点

基于不确定性采样的主动学习方法也存在一些缺点：

*噪声敏感：不确定性度量容易受到噪声样本的影响，可能导致模型选择错误的样本。

*计算成本：计算不确定性度量可能需要大量计算，尤其是对于大型数据集。

*模型依赖：不确定性度量依赖于学习模型的预测能力。当模型性能不佳时，其不确定性度量可能不可靠。

应用

基于不确定性采样的主动学习方法广泛应用于以下领域：

*图像分类和目标检测

*自然语言处理

*医学图像分析

*欺诈检测

*推荐系统第三部分基于最具代表性实例的选择关键词关键要点基于最具代表性实例的选择

1.代表性实例的选择标准：创建训练数据子集，其中子集中的样本尽可能覆盖原始数据集的统计特征。

2.最具代表性实例的识别方法：利用聚类、随机抽样或主动学习算法，识别能够有效表征数据集分布的样本。

3.选择策略的影响：代表性实例的选择策略直接影响主动学习的速度和性能，需要根据任务和数据特性进行优化。

最具代表性实例的距离度量

1.欧氏距离：计算两个样本在特征空间中的直线距离，适合于数值型特征。

2.余弦相似度：度量两个样本之间的夹角，适合于文本或图像等余弦空间中的数据。

3.马氏距离：考虑不同特征之间协方差的距离度量，适用于具有关联特征的数据。基于最具代表性实例的选择

在主动学习中，基于最具代表性实例的选择策略旨在识别最能代表数据集多样性的实例进行标注。该策略主要基于以下假设：

*无标注数据集包含训练数据中未充分表示的数据点。

*标注这些数据点可以有效填补标记数据的分布差距，从而提高模型的整体性能。

选择方法

基于最具代表性实例的选择方法有多种，以下是一些常用方法：

*马氏距离：计算实例与数据集质心之间的马氏距离，选择距离最远的实例进行标注。

*K-最近邻（k-NN）：识别与其他实例最相似的k个实例，选择与它们最不相似（即距离最远）的实例进行标注。

*基于密度的聚类：对无标注数据进行聚类，选择位于群集边界或低密度区域（代表数据集未表示区域）的实例进行标注。

*基于图的：将无标注数据集表示为图，其中实例是节点，相似性是边。选择与图中其他节点连接数量最少的实例进行标注。

*核密度估计（KDE）：使用核密度估计法估计无标注数据集的概率密度函数，选择概率密度最低（代表稀有数据点）的实例进行标注。

关键考虑因素

选择最具代表性实例时，需要考虑以下关键因素：

*采样偏差：确保选择的实例代表数据集的总体分布，避免采样偏差导致模型对某些数据点过拟合。

*多样性：选择具有不同特征或属性的实例，以提高数据集的多样性和模型的泛化能力。

*数量：确定要标注的实例数量，以实现有效的学习和避免过拟合。

*计算效率：选择一种计算效率高的选择方法，尤其是在处理大型数据集时。

优点和缺点

基于最具代表性实例的选择策略具有以下优点：

*通过填充标记数据的分布差距来提高模型性能。

*确保数据集中未充分表示的数据点得到标注。

*减少标记数据的数量，从而降低注释成本。

然而，该策略也有一些缺点：

*选择最具代表性实例的计算成本可能很高。

*该策略可能对噪声敏感，因为选择错误的实例可能会导致模型性能下降。

*对于具有高度重叠或复杂分布的数据集，该策略可能无法有效识别最具代表性的实例。

结论

基于最具代表性实例的选择是主动学习中一种有效且广泛使用的策略。通过识别代表数据集多样性的实例进行标注，该策略可以提高模型性能并减少标注成本。然而，在使用该策略时，需要仔细考虑采样偏差、多样性、数量和计算效率等因素，以确保其有效性。第四部分基于多样性的选择策略关键词关键要点【基于多样性的选择策略】

1.多样性策略旨在选择代表不同类别的样本，从而提高模型的概括性。

2.常用的多样性度量包括熵、余弦相似度和近邻密度，它们度量样本之间的差异性。

3.基于多样性的选择策略可分为随机抽样、主动选择和混合策略，并在不同应用场景中取得了良好的效果。

【主动学习中的多样性】

基于多样性的选择策略

在主动学习中，基于多样性的选择策略通过选择与当前训练集具有不同特征或属性的数据点来提高模型性能。这种策略旨在扩大训练集中的数据分布，从而使模型能够泛化到更多样的数据上。

多样性度量

选择基于多样性的策略需要定义度量多样性的标准。常用的多样性度量包括：

*距离度量：计算数据点之间基于欧氏距离、余弦相似度或其他距离函数的距离。

*熵度量：测量数据点中不同特征值或类别的分布。

*信息增益：评估将数据点添加到训练集后，模型预测性能的改善程度。

*不确定性度量：基于模型对数据点预测的不确定性，例如活性学习中的查询不确定性方法。

选择策略

基于多样性的选择策略将数据点按其多样性度量排序，然后选择多样性得分最高的点。常见的基于多样性的选择策略包括：

*最大多样性选择：选择多样性分数最高的数据点。

*分区多样性选择：将数据点划分为不同的分区，并从每个分区中选择最具多样性的数据点。

*基于熵的多样性选择：选择具有最大熵或熵增益的数据点。

*基于不确定性的多样性选择：选择模型预测最不确定的数据点。

应用

基于多样性的选择策略已被成功应用于广泛的机器学习任务，包括：

*文本分类：通过选择具有不同主题、风格或语言的数据点来提高文本分类模型的性能。

*图像分类：通过选择具有不同视图、照明或背景的数据点来提高图像分类模型的性能。

*回归分析：通过选择具有不同输入变量值或目标值的数据点来提高回归模型的性能。

*推荐系统：通过选择与用户之前交互不同的物品来个性化推荐。

优点

基于多样性的选择策略的主要优点包括：

*提高模型性能：通过扩大训练集中的数据分布，可以提高模型在各种数据上的泛化能力。

*减少标签成本：通过选择多样化的数据点，可以减少手动标签所需的数据量。

*加快模型训练：通过选择最具信息量的数据点，可以加快模型的训练过程。

缺点

基于多样性的选择策略的潜在缺点包括：

*计算成本：计算数据点的多样性度量可能需要大量计算。

*局部最优：该策略可能会导致选择局部最优的数据点，从而阻碍模型的整体性能。

*过度拟合：如果多样性度量过于专门，可能会导致选择与训练集高度相关的过度拟合数据点。

结论

基于多样性的选择策略是主动学习中用于提高模型性能的有价值技术。通过选择与当前训练集具有不同特征或属性的数据点，这些策略可以扩大训练集的分布并提高模型的泛化能力。虽然存在一些计算和局部最优方面的挑战，但基于多样性的选择策略仍然是提高机器学习模型性能的有效途径。第五部分主动学习中的反馈类型关键词关键要点主动学习中的反馈类型

主动查询中的反馈类型

1.错误标签反馈：标签错误的样例返回，指导模型纠正其错误。

2.置信度反馈：返回模型对预测的不确定程度，帮助模型专注于最不确定的数据。

3.梯度反馈：返回模型在特定样例上的梯度，提示模型需要重点关注的特征。

主动采样中的反馈类型

主动学习中的反馈类型

主动学习是一种机器学习范式，其中模型通过交互获取最有效的信息来指导学习过程。反馈类型是主动学习中的关键概念，它定义了模型从oracle或人类专家那里获取的数据。常见的反馈类型包括：

1.标注反馈

*二进制标注：最简单的标注反馈类型，其中输入样本仅被标记为“是”或“否”。

*多类标注：输入样本被分配到多个类或类别中的一个。

*边界标注：指示输入样本是否位于决策边界附近。

*置信度标注：专家提供他们对预测的信心水平。

*区间标注：专家提供一个值的范围，该值可能包含真实标签。

2.比较反馈

*排序：专家提供多个输入样本的相对顺序。

*配对比较：专家提供哪个样本中的某个属性更好。

*三元组比较：专家选择两个最相似的样本并提供一个不同的样本。

3.信息反馈

*不确定性查询：模型请求最不自信的预测。

*多模态查询：模型请求具有多个可能的预测的样本。

*梯度查询：模型请求对输入进行修改以最大化损失的样本。

*局部敏感哈希查询：模型请求具有相似局部敏感哈希值的新样本。

4.主动元学习反馈

*学习策略建议：专家建议模型如何更新其学习策略。

*模型评估反馈：专家评估模型的性能并提供改进建议。

*任务特征反馈：专家提供有关学习任务的特征信息。

5.领域知识反馈

*约束：专家提供有关输入空间或输出空间的先验知识。

*规则：专家提供规则或限制，以指导模型的行为。

*示例：专家提供代表性示例或反示例。

反馈类型选择

选择合适的反馈类型对于主动学习至关重要，因为不同的反馈类型会产生不同的信息量。一般来说，更具信息量的反馈类型会导致更好的学习性能，但它也需要更大的专家的努力。因此，在选择反馈类型时，需要权衡信息量与专家成本之间的平衡。

示例

*图像分类：二进制或多类标注

*自然语言处理：排序或配对比较

*推荐系统：不确定性查询或梯度查询

*医学诊断：置信度标注或区间标注

*金融预测：边界标注或主动元学习反馈第六部分积极学习的应用领域关键词关键要点自然语言处理

1.主动学习用于文本分类、信息抽取和机器翻译等任务，通过选择对模型训练最有帮助的样本进行标注，提升模型性能。

2.主动学习算法在处理大规模文本数据集时具有优势，节省标注成本，提高标注质量。

3.近年来，基于神经网络的主动学习方法取得了显着进展，可用于捕获文本语义特征，提升标注准度和效率。

计算机视觉

1.主动学习在图像分类、目标检测和图像分割等任务中发挥着重要作用，通过选择具有代表性或不确定性的图像进行标注，增强模型的泛化能力。

2.主动学习算法可以结合卷积神经网络等深度学习模型，实现图像特征的有效提取和分类。

3.前沿研究探索利用生成模型合成新的图像样本，丰富训练集，进一步提升主动学习在计算机视觉中的效果。

医疗诊断

1.主动学习在医学影像诊断中得到广泛应用，例如，选择最具信息量的图像进行分析，优化疾病诊断和治疗方案。

2.主动学习算法可以处理医学影像中的高维度复杂数据，辅助医生做出更准确的诊断，提高患者预后。

3.随着医疗大数据的发展，主动学习技术成为医疗人工智能领域的热点，推动了精准医学和个性化治疗的发展。

异常检测

1.主动学习在异常检测中发挥着关键作用，通过选择最具代表性和异常性的数据进行标注，提高异常检测的准确性和效率。

2.主动学习算法可以结合聚类、随机森林等机器学习方法，有效识别数据分布中的异常模式。

3.近年来，基于深度学习的主动学习方法在异常检测中取得了突破，增强了算法对异常模式的识别能力和鲁棒性。

推荐系统

1.主动学习在推荐系统中可以提高推荐准确性，通过选择最能反映用户偏好的数据进行标注，完善用户画像，优化推荐策略。

2.主动学习算法可以结合协同过滤、内容过滤等推荐算法，个性化推荐内容，提升用户满意度。

3.随着推荐系统规模的不断扩大，主动学习技术成为提升推荐系统性能的关键手段，推动了交互式推荐和个性化广告的发展。

网络安全

1.主动学习在网络安全领域有着重要的应用，例如，恶意软件检测、入侵检测和网络流量分析。

2.主动学习算法可以结合异常检测、特征工程等技术，有效识别和应对网络威胁，提升安全防护能力。

3.前沿研究探索利用生成对抗网络等生成模型，合成新的网络攻击样本，增强主动学习算法在网络安全中的鲁棒性和覆盖率。积极学习的应用领域

积极学习算法已广泛应用于各种机器学习和人工智能领域，包括：

自然语言处理(NLP)

*文本分类：主动学习可帮助模型从少量标记文本中快速准确地学习分类规则。

*信息抽取：积极学习可识别和提取感兴趣的信息，例如命名实体和关系。

*问答系统：积极学习可根据用户反馈主动查询信息，以提高问答系统的精度。

计算机视觉

*图像分类：主动学习可帮助模型从有限的标记图像中学习识别模式和类别。

*对象检测：积极学习可提高模型检测和定位图像中对象的准确性。

*图像分割：积极学习可生成对象和背景之间的准确分隔线，从而改善图像分割结果。

机器学习

*回归分析：主动学习可确定影响目标变量的关键特征，从而提高预测模型的准确性。

*聚类分析：积极学习可帮助识别和划分数据点之间的相似性，从而提高聚类算法的性能。

*异常检测：主动学习可主动查询可能异常的数据点，以提高模型检测异常的能力。

其他领域

*医学诊断：积极学习可辅助诊断疾病，例如通过主动筛选症状来缩小诊断范围。

*推荐系统：积极学习可个性化推荐，根据用户的反馈动态调整模型推荐的内容。

*机器人：积极学习可帮助机器人通过与环境交互和主动探索来学习任务。

具体应用举例

*医疗保表面：使用主动学习算法来识别和提取医疗保表面中的关键信息，例如患者诊断和治疗费用。

*自动驾驶汽车：利用积极学习来训练自动驾驶算法，主动查询必要的信息以提高车辆的道路感知和导航能力。

*金融欺诈检测：使用主动学习来检测金融欺诈，通过分析交易历史数据和用户行为模式来主动识别可疑活动。

优势和局限性

积极学习算法具有以下优势：

*数据效率：从较少的标记数据中学习，节省标记成本。

*精度提高：通过主动选择最有价值的数据点标记，提高模型精度。

*鲁棒性：即使数据分布发生变化，也能保持良好的性能。

然而，积极学习也存在一些局限性：

*计算成本：查询和标记数据点的过程可能会增加计算开销。

*准确性依赖：算法的性能依赖于初始标记数据的质量。

*偏置风险：积极学习可能会导致查询策略的偏置，从而影响模型的泛化能力。

展望

积极学习仍然是一个活跃的研究领域，未来预计会有以下发展：

*新的查询策略：开发更有效和鲁棒的查询策略，以提高模型精度。

*主动迁移学习：将积极学习与迁移学习相结合，以增强模型在新领域的性能。

*自动机器学习：探索自动化积极学习流程的方法，减少专家参与的需要。

积极学习算法在各种实际应用中显示出巨大的潜力，预计未来将在推动机器学习和人工智能的进步方面发挥更重要的作用。第七部分主动学习的挑战与局限性主动学习的挑战与局限性

1.标注成本高昂

主动学习的一个主要挑战是标注新数据的成本高昂。人工标注需要大量的专业知识和时间，而外包标注服务可能不可靠或昂贵。这使得主动学习在标注成本是一项重大限制的情况下变得不可行。

2.标签噪声

主动学习算法容易受到标签噪声的影响，即标记数据中的不准确或错误标签。这是因为主动学习选择由模型预测为不确定的样本进行标注，而这些样本更有可能包含噪声标签。标签噪声可以导致模型性能下降，甚至误导模型。

3.数据分布不一致

主动学习算法假设数据分布在整个数据集上是恒定的。然而，在现实世界数据集中的，数据分布通常会随着时间而变化，这可能导致主动学习算法选择不具代表性的样本进行标注。这可能会导致模型在分布变化的区域表现不佳。

4.维度灾难

在高维数据集上进行主动学习时，会遇到维度灾难。随着维度的增加，样本之间的相似度降低，这使得模型难以区分不确定的样本。这可能会导致主动学习算法选择无关紧要或冗余的样本进行标注，从而浪费标注资源。

5.探索与利用之间的权衡

主动学习算法面临探索与利用之间的权衡困境。探索是指选择不确定的样本以收集更多信息，而利用是指选择有信心的样本以提高模型性能。这种权衡会影响主动学习算法的效率和准确性。

6.模型不确定性度量困难

主动学习算法依赖于模型的不确定性度量来选择不确定的样本。然而，对于复杂模型（如神经网络），不确定性度量可能不可靠或难以计算。这可能会导致主动学习算法做出错误的选择，从而降低模型性能。

7.计算复杂度

一些主动学习算法需要大量计算资源，尤其是当数据集较大或模型复杂时。这可能会限制主动学习在现实世界应用中的可行性，尤其是对于实时或资源受限的系统。

8.不适用于所有任务

主动学习并非适用于所有机器学习任务。对于不需要大量标注数据或不存在标签噪声的任务，主动学习可能不会带来显著的优势。此外，主动学习对于分类任务最有效，对于回归或聚类任务可能效果较差。

9.对初始样本质量的依赖性

主动学习算法的性能很大程度上取决于初始样本的质量。如果初始样本不具有代表性或包含标签噪声，主动学习算法可能会选择不具代表性的样本进行标注，从而损害模型性能。

10.可解释性差

主动学习算法通常是黑盒模型，很难解释它们为何选择特定样本进行标注。这可能会妨碍对算法的理解和信任，并限制其在关键任务应用中的采用。第八部分后续研究方向和发展趋势关键词关键要点主动学习的理论基础

-加深对主动学习的数学和统计原理的理解。

-探索基于信息论、博弈论和强化学习的新型主动学习理论框架。

-开发新的理论工具和技术来分析主动学习算法的收敛性、泛化能力和鲁棒性。

适应性主动学习

-设计主动学习算法，能够根据数据和模型的变化自动调整查询策略。

-开发元学习技术，使主动学习算法能够学习和适应不同的任务和数据集。

-探索主动学习与其他机器学习领域的结合，如持续学习和迁移学习。

主动学习的应用

-扩展主动学习在各种领域的应用，包括自然语言处理、计算机视觉和医疗保健。

-研究主动学习在持续和实时场景中的可行性，例如在线学习和传感器网络。

-开发针对特定应用量身定制的领域特定主动学习算法。

主动学习的人机交互

-研究如何设计主动学习的人机交互界面，使非专家用户能够轻松地参与主动学习过程。

-探索利用自然语言处理和可视化技术来改善主动学习的人机交互。

-开发主动学习算法，能够解释其查询决策并向用户提供反馈。

主动学习的计算效率

-开发低复杂度和高效率的主动学习算法，特别是在处理大数据集时。

-探索分布式和并行主动学习技术，以进一步提高计算效率。

-研究利用近似和采样技术来减少主动学习的计算成本。

基于生成模型的主动学习

-将生成模型与主动学习相结合，生成合成数据或增强真实数据。

-研究基于生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）的主动学习算法。

-探索利用生成模型来引导或补充主动学习的查询策略。后续研究方向和发展趋势

1.探索新的主动学习策略

*开发更复杂的查询函数，考虑模型置信度、信息量和多样性等因素。

*研究基于梯度或贝叶斯优化的方法，以动态选择最具有信息性的样本。

*探索主动学习与强化学习的结合，以自适应选择查询样本。

2.提高效率和可扩展性

*开发并行主动学习算法，以充分利用分布式计算环境。

*探索元学习方法，以自动学习有效的查询策略，无需耗时的超参数调整。

*研究增量主动学习技术，以处理不断增长的数据集。

3.解决挑战性应用场景

*解决高维和稀疏数据的主动学习问题，采用降维和稀疏表示技术。

*探索主动学习在半监督学习和弱监督学习中的应用，以处理带噪声和标签稀缺的数据集。

*研究主动学习在动态环境中的应用，例如变化的数据分布和概念漂移。

4.主动学习理论基础

*发展主动学习的理论框架，量化不同查询策略的性能界限。

*研究主动学习与PAC可学习性、VC维度和统计推断之间的联系。

*探索主动学习中的遗憾最小化和多武装老虎机问题。

5.实用性问题

*解决主动学习中的采样偏差问题，以确保样本的代表性。

*研究可解释主动学习，为查询策略提供直观的解释。

*开发用户友好的工具和软件库，使主动学习技术易于使用。

6.特定领域应用

*探索主动学习在计算机视觉、自然语言处理、医疗保健、金融和其他特定领域中的应用。

*针对不同领域的特定挑战开发定制的主动学习策略。

*研究主动学习在现实世界问题中的影响和有效性。

7.道德和伦理考虑

*探索主动学习中公平性和隐私问题