アクティブ学習（Active Learning）による「ずれ」が大きいデータの優先的な教師あり学習

アクティブ学習（Active Learning）による「ずれ」が大きいデータの優先的な教師あり学習とは

アクティブ学習（Active Learning）による「ずれ」が大きいデータの優先的な教師あり学習とは、機械学習モデルの訓練において、既存モデルが予測に自信を持てない、あるいは予測と実際の値との「ずれ」（不確実性や誤差）が大きいデータを優先的に選び出し、人間が教師ラベルを付与して再学習させる効率的な手法です。これは特に、ラベル付けコストが高い大規模なデータセットにおいて、限られたリソースでモデルの精度を最大化するために有効です。親トピックである「需要予測の運用監視」においては、モデルドリフトが発生し、予測精度が低下している状況で、どのデータに再ラベル付けすべきか効率的に判断し、運用コストを削減しながらモデルのパフォーマンスを維持・向上させる上で極めて重要なアプローチとなります。

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