こんな人におすすめ：
- AIエンジニアや機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
- AIプロジェクトマネージャー
プロンプト例：
「AI開発における能動学習の利点と、具体的な実装方法についてわかりやすく説明してください。」
プロンプト例の出力結果：
能動学習は、AIモデルの学習に必要なラベル付きデータを戦略的に選択する機械学習手法です。これにより、膨大なデータセットの全てに注釈をつける代わりに、モデルの性能向上に最も効果的なデータポイントに集中でき、ラベリングコストと時間を大幅に削減します。実装面では、モデルに不確実性の高いサンプルを優先して選ばせ、専門家にラベル付けを依頼するインタラクティブなプロセスを確立します。これによって、効率的な学習プロセスと高精度なモデル構築が可能になります。
