在很多情况下，未标记的数据需要转换为标记的数据。最好的解决方案是使用（多个）人类分类器。然而，手动处理所有数据（即在文本挖掘或图像处理中）通常是一项艰巨的任务。有没有可以实时结合人类分类器和机器学习技术的软件？我对 python 包特别感兴趣。

为了说明，从视频流中分类图像是非常重复的。在 100 张图像（来自不同的流）之后，可以使用机器学习算法来预测人类分类器给出的标签。机器分类器可能对一些（未）见过的样本非常有信心，而对其他样本则非常不确定。然后，人类分类器可以专注于不确定的样本，帮助机器分类器更好地学习尚不知道的内容。