Active Learning

Active learning selecciona qué ejemplos etiquetar priorizando los más inciertos (p≈0.5). Converge más rápido que muestreo aleatorio, reduciendo el coste de anotación hasta 10×. Fundamental en ML con datos escasos: medicina, NLP especializado, detección de anomalías.