active-learning

Cleanlab 的开源库是以数据为中心的 AI 标准套件，适用于处理混乱、真实世界的数据与标签

精炼高质量数据集与视觉 AI 模型

Vowpal Wabbit 是一套机器学习系统，通过在线学习、哈希、allreduce、reduction、learning2search、主动与互动式学习等技术推动机器学习前沿

Argilla 是一个协作工具，供 AI 工程师与领域专家构建高质量数据集

一个用于 Python 的模块化主动学习框架

数据科学家用来规模化、评估与维护自然语言数据的开源首选。将训练数据视同软件构件来对待。

:chart_with_upwards_trend: Adaptive：数学函数的并行主动学习

用于系统性文献综述的主动学习

所有你需要的主动学习 (Active Learning, AL) 相关知识。

用于研究与工业用例的贝叶斯主动学习库。

ALiPy (Active Learning in Python) 是一个主动学习 python 工具箱，允许用户方便地评估、比较和分析主动学习方法的性能。

MONAI Label 是一个智能开源图像标注与学习工具。

异常检测方法集合（IID/基于点、图和时间序列），包含用于异常检测/发现的主动学习、贝叶斯规则挖掘、多样性/解释性/可解释性描述。分析结合标签反馈与集成及基于树的检测器。包含使用 Graph Convolutional Network 的对抗攻击。

3D 边界框标注工具（3D-BAT）点云与图像标记。

精选的实用主动学习（Active Learning）资源列表

Python 中的基于池的主动学习

INCEpTION 提供一个语义标注平台，具备智能标注协助与知识管理功能。

Python 文本分类的主动学习

🍳 Prodigy 的配方，这是我们完全可脚本化的标注工具

Bayesian Optimization and Design of Experiments