의료 증상 분류를 위한 모듈식 활성 학습 파이프라인을 구축하기 위해 Adala 프레임워크를 활용하는 방법을 배우겠습니다. 먼저 필요한 종속성과 함께 Adala를 설치하고 확인한 다음, Google Gemini을 사용하여 증상을 사전 정의된 의료 도메인으로 분류하는 사용자 지정 주석기로 통합합니다. 간단한 세 단계의 활성 학습 루프를 통해 증상을 우선적으로 분류합니다. 이를 통해 효율적인 의료 증상 분류 시스템을 구축할 수 있습니다.

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