التعلم النشط (Active Learning) هو أسلوب في التعلم الآلي يهدف إلى تقليل كمية البيانات المعنونة (Labeled Data) المطلوبة لتدريب نموذج دقيق، وذلك عبر جعل النموذج نفسه يحدد أي العينات هي الأكثر فائدة ليتم وضع تسميات لها من قِبل خبير أو مُعلِّم بشري.
الفكرة الأساسية للتعلم النشط: بدلًا من وسم (Labeling) كمية ضخمة من البيانات عشوائيًا، يقوم النموذج باختيار البيانات التي ما زال غير واثق منها (Uncertain Predictions)، ثم تُرسَل هذه العينات إلى المعلِّم البشري للحصول على تسميات دقيقة، مما يحسّن أداء النموذج بسرعة وبأقل تكلفة.
تُستخدم هذه التقنية في مجالات مثل:
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تصنيف النصوص وتحليل المشاعر.
• الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): التعرف على الصور عند ندرة البيانات.
• التطبيقات الطبية: حيث وسم البيانات (مثل صور الأشعة) مكلف ويحتاج خبراء.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق