A mai világban a mesterséges intelligencia egyre fontosabb szerepet játszik, különösen a felügyelt tanulási modellek terén, amelyek alapfeltétele a címkézett adatok megléte. Azonban a valóság gyakran mást diktál: sokszor az adatok, amelyekkel dolgozni szeretnénk, nincsenek címkézve. Ennek a problémának a megoldása nem egyszerű, hiszen manuálisan címkézni ezeket az adatokat rendkívül időigényes, költséges és sokszor egyszerűen nem is megvalósítható.
Itt lép be a képbe az aktív tanulás, amely forradalmi változást hozhat. Az aktív tanulás lényege, hogy a gépi tanulási modell maga választja ki, mely adatpontokat érdemes címkézni, hogy a lehető legnagyobb mértékben javítsa a modell teljesítményét. Ezzel a módszerrel jelentősen csökkenthetjük a címkézésre fordított időt és költségeket, miközben a modell hatékonysága is növekszik.
Az aktív tanulás egyik kulcseleme a kérdezz-felelek jellegű megközelítés, ahol a modell javaslatokat tesz arra, mely adatok címkézése lenne a leghasznosabb. Ez lehetővé teszi, hogy a szakemberek a legértékesebb adatokra koncentráljanak, így minimalizálva a felesleges munkát.
Egy másik megközelítés a transfer learning, azaz az átvitt tanulás, amely során egy már meglévő, nagy adathalmazon betanított modell tudását használjuk fel új, címkézetlen adatokon. Ezzel a módszerrel a meglévő tudást átültethetjük egy új problémára, jelentősen lerövidítve a tanulási folyamatot.
Végül, de nem utolsó sorban, a szintetikus adatok használata is egyre népszerűbb megoldás. Ebben az esetben mesterségesen generált adatokkal egészítjük ki a rendelkezésre álló adathalmazt, hogy javítsuk a modell pontosságát és megbízhatóságát.
Összességében elmondható, hogy bár a címkézett adatok hiánya komoly kihívást jelent a felügyelt tanulási modellek építése során, több innovatív megközelítés is létezik, amelyekkel hatékonyan áthidalhatjuk ezt a problémát. Az aktív tanulás, az átvitt tanulás és a szintetikus adatok alkalmazása mind olyan eszközök, amelyekkel a mesterséges intelligencia fejlesztése továbbra is sikeresen folytatható, akkor is, ha az adatok kezdetben nem címkézettek.
