本文将简单介绍什么是主动学习（Active Learning，AL），为什么需要主动学习，主动学习和监督学习、弱监督学习、半监督学习、无监督学习之间是什么关系。最后再简单介绍主动学习的分类。（这里介绍的主动学习是机器学习的一个子领域。）

什么是主动学习？

主动学习（Active Learning），在统计学领域有时也叫“查询学习”（query learning）、“最优实验设计”（optimal experimental design），是机器学习的一个子领域。

主动学习背后一个关键的假设：

• 一个机器学习算法如果能够自行选择从哪些数据进行学习，通过较少的训练数据，它将表现得更好。

If the learning algorithm can choose the data from which it learns, it will perform better with less training.[1]

主动学习之所以叫主动学习，是因为算法从数据集中主动地选择一些不带标签的数据进行标注，而不是被动地选择。在每一次标注之后，模型重新或者增量地在带标签的数据上训练，然后再主动地选择不带标签数据进行标注，重复这个过程，这就是主动学习的流程。

主动学习 vs. 被动学习

被动学习（passive learning）被认为是从数据集中随机选择（randomly select）数据进行标注。

而主动学习选择要标注的样本时，有一些 criteria 进行指导，这就是主动学习和被动学习的区别。

不过被动学习似乎叫的不多，一般用 random selection 与主动学习的 criteria 比较就好。

为什么需要主动学习？

数据标注的成本高昂，迫使我们想要用更少的标注数据来获得更有效的模型，这就是主动学习产生的原因。

主动学习与监督学习、弱监督学习、半监督学习、无监督学习之间的关系

我们根据训练数据集标签的情况来划分这几者：（欢迎大佬指正）

• 监督学习（Supervised learning）任务中，数据集的标签都是完整而精确的。
• 无监督学习（Unsupervised learning）任务中，数据集是不含标签的。
• 弱监督学习（Weakly-supervised learning）任务中，数据集的标签分为三种情况：（这三种情况可能同时出现）
  • 部分数据有标签，部分数据没有标签。一般有标签的数据占少数，大部分数据没有标签。(Incompelet supervison）
  • 数据都有标签，但是标签的粒度不够。例如，在图像语义分割中，细粒度的标签应该是 pixel-level 的，但给出的标签仅仅是 image-level 的，这就是标签的粒度不够。(Inexact supervison)
  • 数据都有标签，但是标签有很多错误。(Inaccurate supervison)

而主动学习对应弱监督学习的第一种情况，少部分数据含标签，但是大部分数据不含标签。

主动学习和半监督学习是什么关系？两者都可以认为是弱监督学习第一种情况的处理方式，但两者也有不一样的地方，比如主动学习需要人工标注数据，而半监督学习不要。

主动学习的种类

根据应用场景，将主动学习划分为 3 类：

• 第一种是“Membership query synthesis”，字面意思上很难理解，不过这种方式的 instance 是算法从整个可能的样本空间中生成的，模型从头开始生成一个 instance 然后送去 oracle 打标签。

• 第二种是“steam-based selective sampling”，每一次我们能够从数据流得到一个 instance，然后判断其是否要送去 oracle 打标签。

• 第三种是“pool-based sampling”，初始时，我们就有很多 unlabeled data，只需要从这些 unlabeled data 中选择数据送到 oracle 打标签。（这种情况是最常见的。）

可能会有一个疑问，主动学习中的 oracle 是什么？oracle 可以是一个专家，打标签百分之百正确；也可以是很多拥有不同专业知识的人，打标签不是百分百对，如众包。

主动学习的一个例子

Example from [1]：

• (a) A toy data set of 400 instances, evenly sampled from two class Gaussians.
• (b) A logistic regression model trained with 30 labeled instances randomly drawn from the problem domain.(accuracy:70%)
• (c) A logistic regression model trained with 30 actively queried instances using uncertainty sampling.(accuracy:90%)

主动学习工具包 ALiPy

ALiPy (Active Learning in Python) [3] 是南京航空航天大学黄圣君老师做的一个开源的主动学习工具包，我们可以很轻松地基于该工具包开发主动学习的程序，强烈推荐。

ALiPy 主页：http://parnec.nuaa.edu.cn/huangsj/alipy/。

References

[1] Burr Settles.(2009). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin-Madison.
[2] Zhou, Z.-H. (2018). A brief introduction to weakly supervised learning. National Science Review, 5(1), 44–53. https://doi.org/10.1093/nsr/nwx106
[3] Tang, Y.-P., Li, G.-X., & Huang, S.-J. (2019). ALiPy: Active Learning in Python, 1–5. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1901.03802