Активное обучение используется в тех случаях, когда получение ответа от учителя стоит дорого, но есть возможность выбирать, какой объект предъявить учителю следующим. Активное обучение позволяет сокращать объём обучающей выборки по сравнению с пассивным случайным выбором. Для сэмплирования объектов используются различные стратегии: по неуверенности, по ожидаемому изменению модели, по ожидаемому сокращению ошибки, по уменьшению дисперсии параметров модели. Как и в обучении с подкреплением, здесь также имеется компромисс «exploration-exploitation» и методы для введения изучающих действий.