Active Learning ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Automatisierung. Es beschreibt eine Methode, bei der Computerprogramme oder Algorithmen ganz gezielt dazulernen – und zwar, indem sie aktiv nach den wichtigsten Informationen fragen. Das Besondere dabei: Das System entscheidet selbst, welche Daten es braucht, um besser zu werden.
Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Unternehmen, das E-Mails automatisch nach „Spam“ und „kein Spam“ sortieren soll. Anstatt dem Programm tausende von E-Mails vorzulegen, sucht es sich die schwierigsten oder unklarsten Fälle selbst aus und fragt gezielt nach Feedback. Dadurch lernt das System viel effizienter und wird schneller treffsicher im Erkennen von Spam.
Active Learning wird überall dort eingesetzt, wo große Mengen an Daten vorhanden sind, aber nicht alle Informationen gleich wichtig oder leicht zu bewerten sind. Das spart Zeit, Geld und erhöht die Genauigkeit von automatisierten Systemen, sei es bei der Erkennung von Betrug im Finanzbereich, bei der Bildauswertung in der Medizin oder beim Kundenservice. Kurz gesagt: Active Learning macht Maschinen schlauer, indem sie selbst fragen, wann und wo sie noch etwas dazulernen müssen.
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