NLPにおけるアクティブラーニングは、モデルがラベル付けすべきデータを選択することで、ラベル付けの効率を最大化する手法です。これにより、少量のデータでも高い精度を達成できます。たとえば、エンティティ認識や文書分類で広く活用されています。
目次
重要性
アクティブラーニングは、ラベル付けのコストを削減しつつ、モデルの精度を向上させる重要な技術です。特に、ラベル付けが難しい専門的なデータ（医療、法務など）でその効果を発揮します。効率的なデータ活用は、AIプロジェクト全体の成功に直結します。
用語の使われ方
アクティブラーニングを実施するには、まず初期モデルを構築し、ラベル付けすべきデータを選択する戦略（例：不確実性サンプリング）を設定します。PythonのmodALライブラリやActive Learning Toolkitを使用して、効率的にデータをラベル付けし、モデルの性能を向上させます。
