能動学習

例えば、ロボットの動作に関するデータ収集を考えると、人間がすべての可能な状況や環境下についてロボットをテストすることは不可能です。しかし、能動学習を使って、ロボットが自分自身で状況を認識し、新しいデータを収集することができれば、問題に直面した際により適切な動作を行うことができるようになるでしょう。

また、センサーデータの収集も同様に、より正確な予測モデルの構築に役立つことが期待されます。能動学習を使うことで、データセットを効果的に拡張し、モデルの性能改善につながることが見込まれます。

しかし、能動学習は計算量が大きくなるため、モデルの学習にかかる時間やリソースに影響を与える可能性があります。このため、より高度なアルゴリズムやハードウェア技術の発展が求められるかもしれません。