主动学习方法实践：让模型变“主动”
在机器学习的监督学习中，我们的目标是让模型不断学习带有标签的历史数据，从而提高模型在该领域的泛化能力。一般情况下，在上述的过程中，模型所学习的历史数据都是事先准备好的（数据采集，预处理，打标），有多少数据，模型就学习多少数据。换言之，模型在被动地学习我们事先提供的数据。本文分享一种主动学习方法，让模型参与“学习样本”的选择，根据不同策略，对样本池中的所有样本进行区分，提升模型性能。
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