Aprendizaje Activo (Active Learning)

Es una técnica utilizada en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que optimiza el proceso de etiquetado de datos.

Se basa en la idea de que no todos los datos tienen el mismo valor para entrenar un modelo, por lo que prioriza aquellos ejemplos que son más útiles para mejorar el rendimiento de la inteligencia artificial.

El proceso implica identificar las instancias de datos más informativas o ambiguas, que suelen ser las que el modelo tiene más dificultades para clasificar o predecir.

Estas instancias son seleccionadas y presentadas a un humano o experto para su etiquetado manual, combinando así la colaboración entre aprendizaje automatizado y supervisión humana.

Al enfocarse en los datos más relevantes, esta metodología reduce la cantidad de ejemplos necesarios para entrenar un modelo eficiente, disminuyendo costos y tiempo en el desarrollo de sistemas de aprendizaje.

Es particularmente útil cuando los datos disponibles son numerosos, pero los recursos para etiquetarlos son limitados.