主动学习（Active Learning）是一种机器学习方法，其核心在于算法能够主动选择最具信息价值的数据样本进行人工标注，从而在减少标注成本的同时最大化模型性能。这种方法通过查询策略识别不确定性高或对学习过程贡献显著的样本，优先请求其标签，优化数据利用效率，特别适用于标注资源有限的场景，如医疗影像分析或自然语言处理任务。
在AI产品开发实际落地中，主动学习被广泛应用于降低数据获取壁垒并加速产品迭代。例如，产品经理在构建智能推荐系统时，可通过主动学习策略筛选用户行为中最具区分性的样本进行标注，不仅能提升模型在冷启动阶段的准确性，还能显著缩短开发周期并控制成本，实现资源高效配置与业务价值的平衡。
延伸阅读推荐：Burr Settles的「Active Learning Literature Survey」（威斯康星大学麦迪逊分校，2010年），这份权威综述详细梳理了主动学习的发展脉络、核心算法及实际应用案例。
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