döngü basit işler. model eldeki az veriyle eğitilir, sonra etiketlenmemiş büyük bir aday havuzunu değerlendirir ve en çok bilgi kazandıracağını düşündüğü adayları seçer. seçim çoğunlukla modelin en emin olmadığı ya da birden fazla modelin birbirinden en çok ayrıştığı noktalara yapılır. bu adaylar etiketlenir ya da test edilir, sonuç veri setine eklenir ve model yeniden eğitilir.
ilaç ve malzeme keşfinde bu yaklaşım deney sayısını ciddi biçimde azaltıyor. stanford üniversitesi'nde yapılan bir çalışmada model önce antimikrobiyal peptit verisiyle eğitilip polimerlere aktarıldı; laboratuvara en iyi tahmin edilen adaylar yerine modellerin en çok anlaşamadığı adaylar gönderildi. sanayide hangi parçanın uzman gözüyle incelenmesi gerektiğini seçen kalite kontrol sistemleri de benzer bir mantıkla çalışıyor.


@beyazyakali