"Los modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) dependen en gran medida de los datos, pero obtener datos etiquetados de alta calidad a gran escala es uno de los mayores obstáculos. Rápidamente queda claro que aportar más datos brutos a un problema de PLN no ayuda mucho; son los datos etiquetados los que realmente impulsan la mejora. Aquí es donde el aprendizaje activo y un enfoque de "humano en el bucle" se vuelven invaluables. Nos ayudan a priorizar qué datos etiquetar, involucrar la experiencia humana en puntos críticos y mejorar continuamente los modelos en producción. En este artículo, hablaremos sobre qué es el aprendizaje activo, cómo implementar un flujo de trabajo de "humano en el bucle" para la anotación de PLN y por qué este enfoque acelera la mejora del modelo."