L'apprendimento attivo è un metodo di apprendimento automatico che coinvolge un sistema di intelligenza artificiale che apprende attivamente dal suo ambiente: interagisce con il suo ambiente per acquisire nuove conoscenze e identificare i campioni più utili in un set di dati, automatizzando così il processo di addestramento di un modello di apprendimento automatico. Questo approccio viene spesso utilizzato per migliorare la precisione del modello senza fare affidamento su set di dati di grandi dimensioni e costose etichette manuali. L'apprendimento attivo utilizza un ciclo iterativo: il sistema di intelligenza artificiale seleziona prima i migliori campioni di dati su cui allenarsi, quindi utilizza tali campioni di dati per aggiornare la sua comprensione dei modelli e delle tendenze sottostanti. Questo processo consente al sistema di comprendere meglio le relazioni tra i diversi input e output e porta a una migliore precisione del modello.
Spiega con parole tue cos'è l'apprendimento attivo.