"Spiega con le tue parole cosa significa Apprendimento Attivo."
L'Apprendimento Attivo è un metodo di apprendimento automatico che prevede che un sistema di intelligenza artificiale apprenda attivamente dal suo ambiente: interagisce con l'ambiente per acquisire nuove conoscenze e identificare i campioni più utili in un dataset, automatizzando così il processo di addestramento di un modello di apprendimento automatico. Questo approccio viene spesso utilizzato per migliorare l'accuratezza del modello senza dover fare affidamento su grandi dataset e costose etichettature manuali.

L'apprendimento attivo utilizza un ciclo iterativo: il sistema di intelligenza artificiale seleziona prima i migliori campioni di dati su cui addestrarsi, e poi utilizza quei campioni di dati per aggiornare la sua comprensione dei modelli e delle tendenze sottostanti. Questo processo consente al sistema di comprendere meglio le relazioni tra i diversi input e output, e porta a un'accuratezza del modello migliorata.