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主动学习工具是高级软件解决方案，旨在通过优化数据标记，注释和培训工作流来简化机器学习（ML）模型的开发。这些工具是由ML工程师，数据科学家，AI团队和计算机视觉专家（例如医疗保健，金融和自治技术）广泛使用的，其中有效地培训模型具有更少但更有意义的数据点是必不可少的。利用智能算法，主动学习工具识别和查询最有用或不确定的数据点，从而减少所需的标记数据的总量，同时提高模型准确性。通过与人类注释者协同工作，这些工具的速度和性能都优于传统的被动学习方法。常见功能包括智能数据选择，边缘案例和异常检测，与流行的ML框架集成以及实时模型评估指标。与基本的标签软件或传统的MLOP和数据科学平台不同，主动学习工具专注于整个开发生命周期中的连续模型改进，而不仅仅是部署。这种迭代且有针对性的学习过程会导致更快，更具成本效益的模型培训，并具有出色的结果。