För många t ypes av maskininlärningsalgoritmer kan man beräkna det statistiskt optimala "sättet att välja träningsdata. I det här dokumentet går vi igenom hur optimala tekniker för dataval har använts med feedforward neurala nätverk. Vi visar sedan h o w samma principer kan användas för att välja data för två alternativa, statistiskt baserade lärande arkitekturer: blandningar av Gaussians och lokalt viktad regression. Medan teknikerna för neurala nätverk är beräknings dyrt och ungefärligt, teknikerna för blandningar av Gaussians och lokalt viktad regression är både ecient och korrekt. Empiriskt sett kan man konstatera att optimalitetskriteriet kraftigt minskar antalet övningsexempel som eleven behöver för att uppnå goda resultat.
Cohn m.fl. REF beskriver hur optimala dataurvalsmetoder kan tillämpas på statistiskt baserade inlärningsalgoritmer som en blandning av Gaussians och lokalt vägd regression.
Active learning with statistical models
{'venue': 'J. Artificial Intelligence Research', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}