本文介绍了一个名为 ALiPy 的 Python 工具箱，可用于实现最新的有监督学习和主动学习算法，并支持多标签数据、噪声注释者和各种成本等不同的主动学习设置。该工具箱在 Github 上有完整的开源文档，可通过 PyPI 轻松安装。

Jan, 2019

使用可复现的主动学习评估框架来比较评估自然语言处理中的主动学习策略，并通过定义和跟踪实验参数，帮助实践者作出更明智的决策，同时帮助研究者开发出新的高效主动学习策略和制定最佳实践，从而降低注释成本。

Aug, 2023

主动学习是一种在人工智能时代之前就存在的机器学习算法家族，与传统方法相比，利用未标记的样本通过专家的标注来优先选择最具信息量的样本，从而提高模型性能。本文介绍了主动学习的理论，涵盖不同领域的最新进展，并探讨了主动学习与量子机器学习的潜力。

Jul, 2023

使用元学习框架，将主动学习算法视为学习问题，并使用强化学习训练一个输入基础学习器状态和未标记点集的深度神经网络，预测下一个最佳注释点，使用多任务数据集嵌入方法，使得算法可以直接推广到不同的问题。

Jun, 2018

本文提出了一种新的基于数据驱动的主动学习方法，该方法将问题选择过程描述为回归问题以学习基于以前经验的策略，具有广泛的适用性。

Mar, 2017

通过主动学习和基于用户的偏好调取方法，解决在推荐系统中缺乏用户存在或受限于其他用户数据访问的冷启动问题，从而提供个性化推荐。

Sep, 2023

基于池的主动学习方法对于增加机器学习模型的数据效率具有潜力，但现有方法对数据集和训练设置选择非常敏感，因此不适用于一般应用。为了解决这个问题，学习主动学习（LAL）领域建议学习主动学习策略本身，使其能够适应特定的设置。本研究提出了一种基于关注条件神经过程模型的用于分类的新型 LAL 方法，利用主动学习问题的对称性和独立性属性。我们的方法基于从一个近视的预测模型进行学习，使得我们的模型能够适应非标准目标，如不平等权重的错误。我们的实验证明，在这些设置下，我们的神经过程模型优于多种基线方法。最后，我们的实验表明，我们的模型对于不同数据集的稳定性有所提高。然而，分类器的选择会对性能产生影响，还需要更多的工作来减小与近视预测模型的性能差距，并提高可伸缩性。我们将我们的工作作为对非标准目标的 LAL 的概念验证，并希望我们的分析和建模考虑能够为未来的 LAL 工作提供启发。

Sep, 2023

本文介绍了活跃学习在自然语言处理中的应用，并对查询策略、结构化预测任务、注释成本、模型学习和活跃学习的起止等关键问题进行了探讨。结论部分对相关主题和未来方向进行了讨论。

Oct, 2022

本研究旨在证明在相同实验条件下，不同类型的主动学习算法（基于不确定性、多样性和委员会的），与随机采样基准相比，产生的收益不一致，这种性能度量的差异性可能导致结果与以前报告的结果不一致，强正则化下，主动学习方法在各种实验条件下显示出微小或无优势，并提出一套关于如何评估主动学习算法的建议，以确保结果在实验条件变化下具有重复性和稳健性。

Feb, 2020

研究 DAL 的不同方法，提出 DeepAL+ 工具包，并通过分类实验评估 DAL 方法的性能效果，提供更好的数据标注方法以提高模型性能。

Mar, 2022