Al的基本原理

AL（Active Learning）是一种机器学习方法，其基本原理是通过主动选择最有益的样本来训练模型，从而提高模型的准确性和效率。AL方法会在模型训练过程中，根据模型的不确定性，选择一些最有可能带来信息收益的样本，将其添加到训练集中，重新训练模型，以此不断迭代，直到达到预设的准确性或效率要求。AL方法可以有效地减少标记数据的需求，降低人工标注的成本，提高模型的泛化能力和应用效果。