主动机器学习是机器学习的一个研究领域，其核心思想是 通过智能的方式选择最有价值的数据进行标注和训练，从而降低构建新机器学习解决方案的成本和时间。在传统的机器学习中，数据标注通常需要大量的人力物力，且过程耗时昂贵。主动学习通过主动选择数据，使得模型能够在有限的标注数据下更快地学习到有效的规律和模式，进而提高学习效率和模型性能。

具体来说，主动学习涉及以下几个关键步骤：

查询策略：

模型根据当前的学习状态和预测性能，选择最有价值的数据点进行标注。这可以通过各种策略实现，如不确定性采样、预期模型改变、多样性采样等。

标注：

人工对选中的数据点进行标注，并将标注结果反馈给模型。

学习：

模型利用新的标注数据更新自身，以提高预测准确性。

主动学习在处理大规模、高维度的非结构化数据（如图像、音频、文本等）时尤为有效，能够显著减少数据标注的需求，加速模型的训练过程。

总结来说，主动机器学习通过智能选择数据，提高了机器学习模型的训练效率和性能，是机器学习领域的一个重要研究方向。