作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
机器学习（ML）是一个让计算机自己学习、分析和解决问题的领域。它通过对数据进行预处理、建模和训练模型的方式，最终使得计算机具备了一定的分析能力和处理复杂数据的能力。最近几年来，越来越多的研究人员正试图将机器学习应用到现实世界中，比如自动驾驶、虚拟助手、推荐系统等。为了更好地理解和掌握机器学习相关技术，许多高校及企业也在开设机器学习课程，帮助学生、工程师们快速上手机器学习。
但是，在实际开发和部署机器学习系统时，仍然存在着一些障碍，例如易用性差、效率低下、准确度不达标等。因此，如何快速搭建起一个具有良好性能的机器学习系统，成为当今企业的一个必备技能，也是很多研究者和学生所向往的。作为AI的先驱之一，斯坦福大学的诺贝尔奖得主马文·明斯基曾经提出过“学习是一个动态的过程”，要用一种“自发”的方式去学习、接收新知识、开发出新的工具、方法。他认为，只有“真正的自学者”才能真正地掌握机器学习这一门学科。
主动学习是一种机器学习技术，旨在通过某种方式从某些已知的数据集学习到关于数据的知识，进而改善预测的准确性和效率。其主要特征是能够自适应地探索未知的数据并调整模型的参数，从而逐步优化预测的效果。
本文主要基于主动学习的理论基础、模式分类及概述，结合应用实例，介绍了如何快速构建一个主动学习系统，其中包括准备数据、定义任务、构建模型、选择指标、超参数调优、评估模型、实现推理和部署三个重要环节。本文力求全面、深入地阐述主动学习技术的理论和实践应用，并提供详尽的代码实例，希望能够帮助读者快速了解该技术。
2. 概念和术语
2.1 什么是主动学习
首先，我们需要了解一下什么