Gli strumenti di apprendimento attivo sono soluzioni software specializzate realizzate per aumentare lo sviluppo di modelli di machine learning (ML). Operano all'interno di un quadro supervisionato, ottimizzando strategicamente l'annotazione dei dati, l'etichettatura e l'addestramento dei modelli. A differenza delle piattaforme ML o MLOps più ampie, questi strumenti sono progettati specificamente per stabilire un ciclo di feedback iterativo che informa direttamente il processo di training del modello, individuando casi limite e diminuendo i requisiti di etichetta. Questo feedback mirato sfrutta l'incertezza del modello per identificare i dati più preziosi per l'annotazione, migliorando così le prestazioni del modello con un set di dati più piccolo ma più pertinente. Diversamente dai tradizionali software di etichettatura dei dati, gli strumenti di apprendimento attivo pongono un'enfasi primaria sul processo di annotazione, nonché sulla gestione e selezione dei dati più appropriati per l'etichettatura. Inoltre, trascendono le funzionalità delle piattaforme di data science e machine learning non semplicemente distribuendo modelli, ma perfezionandoli attivamente attraverso cicli di apprendimento continui. Questi strumenti vantano funzionalità uniche che identificano automaticamente errori e valori anomali, forniscono informazioni utili per il miglioramento del modello e consentono una selezione intelligente dei dati, fondamentale per mettere a punto i modelli preesistenti per adattarli a casi d'uso specifici. L’importanza degli strumenti di apprendimento attivo è cresciuta con l’emergere di modelli open source forniti dalle organizzazioni di intelligenza artificiale, poiché si rivolgono a uno spettro più ampio di utenti che cercano di personalizzare questi modelli per le loro esigenze specifiche. Questi strumenti servono allo stesso modo team di intelligenza artificiale, specialisti di visione artificiale, ingegneri di machine learning e data scientist, aiutando nella creazione di efficienti cicli di apprendimento attivo, che sono nettamente distinti dai più ampi framework di machine learning o dai servizi di archiviazione e interconnettività dei dati offerti dalle piattaforme MLOps. Affinché un prodotto possa essere considerato per l'inclusione nella categoria Strumenti di apprendimento attivo, deve: 1. Facilitare la creazione di un ciclo iterativo tra l'annotazione dei dati e l'addestramento del modello. 2. Possedere funzionalità per identificare automaticamente errori del modello, valori anomali e casi limite. 3. Offrire approfondimenti sulle prestazioni del modello e guidare il processo di annotazione per migliorarlo. 4. Abilitare la selezione e la gestione dei dati di addestramento per un'ottimizzazione efficace del modello.

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