Execution Context
主动学习集成通过自动选择当前模型置信度最高的样本，优化数据标注流程。这种方法通过将人力资源集中在不确定性最高的地方，而非顺序或随机地处理数据，从而降低标注成本并加速模型收敛。
该系统会导入已有的标注数据集，以建立基准模型，并识别预测结果差异较大的区域。
一种算法引擎对未标注的样本进行评分，并根据其在标注后降低整体模型误差的潜力进行排序。
为标注平台生成优先级队列，将排名靠前的样本推送到工作队列的最前端。
Operating Checklist
使用当前标注数据集和基准模型版本，初始化主动学习循环。
计算所有可用未标记样本的不确定性指标。
根据信息增益潜力对样本进行排序，并生成优先级排序的选样列表。
将高质量样本推送至标注界面，同时记录性能反馈数据，用于模型再训练。
Integration Surfaces
模型训练流水线
该集成功能与计算基础设施连接，能够持续利用新标注的高优先级数据来重新训练模型。
标注工作台
数据科学家会收到一个精选的样本列表，每个样本都带有紧急程度指示器，反映其选择分数。
不确定性评估器
后端服务会计算熵值和预测方差，从而实时动态调整样本优先级。
