5.6 Aprendizaje activo
El mayor inconveniente de la clasificación supervisada es la necesidad de un conjunto de datos representativos correctamente clasificados a mano.
Para paliar este inconveniente, los datos que el modelo no ha sido capaz de clasificar, o mejor dicho, que ha clasificado como pendientes de revisión, se pueden usar para reentrenar el modelo, mejorándolo.
![Aprendizaje activo [@DataMatching]](imagenes/data.matching.book.active.learning.png)
Figura 5.7: Aprendizaje activo (Christen 2012)
References
Christen, Peter. 2012. Data Matching, Concepts and Techniques for Record Linkage, Entity Resolution, and Duplicate Detection. https://www.springer.com/in/book/9783642311635.