1、以人类为中心的人工智能：主动学习与数据标注

以人类为中心的人工智能：主动学习与数据标注

1 人机协作机器学习基础

人机协作机器学习是一种将人类智能与机器学习算法相结合的方法，旨在提高机器学习模型的性能和效率。其基本原理在于利用人类的专业知识和判断力，对机器学习模型进行监督和指导，从而使模型能够更好地理解和处理复杂的数据。

1.1 人机协作机器学习的基本原理

人机协作机器学习的核心是让人类参与到机器学习的各个环节中，包括数据标注、模型训练和评估等。通过人类的干预，可以解决机器学习中一些难以自动化处理的问题，如数据的歧义性、模型的不确定性等。

1.2 数据标注介绍

数据标注是人机协作机器学习中的重要环节，它为机器学习模型提供了有标签的训练数据。标注策略可以分为简单和复杂两种：
- 简单标注策略 ：适用于数据特征明显、标注任务明确的情况。
- 复杂标注策略 ：用于处理复杂的数据和任务，需要更多的专业知识和经验。

然而，高质量的人工标注并非易事，主要原因包括：
- 数据科学知识差距 ：标注人员可能缺乏必要的数据科学知识，导致标注结果不准确。
- 主观判断差异 ：不同的标注人员对同一数据可能有不同的理解和判断，影响标注的一致性。

1.3 主动学习介绍

主动学习是一种通过选择最有价值的数据进行标注，从而提高训练数据效率和降低成本的方法。主动学习的采样策略主要有以下三种：
- 不确定性采样