Abstrakt. Denna uppsats fokuserar på Active Learning med ett begränsat antal frågor; i tillämpningsområden som Numerical Engineering, storleken på utbildningen uppsättningen kan begränsas till några dussin eller hundra exempel på grund av beräkningsbegränsningar. Aktivt lärande under begränsade resurser formaliseras som en ändlig horisont Förstärkning Lärande problem, där provtagningsstrategin syftar till att minimera förväntningarna på generalisering fel. En dragbar approximation av den optimala (intractable) policyn presenteras, Bandit-baserade Active Learner (BAAL) algoritm. Visa Active Learning som en spelare spel, BAAL kombinerar UCT, trädet strukturerad multi-armad bandit algoritm föreslås av Kocsis och Szepesvári (2006), och biljard algoritmer. Ett principbevis för detta tillvägagångssätt visar på en god empirisk konvergens mot en optimal politik och dess förmåga att införliva tidigare AL-kriterier. Dess hybridisering med Query-by-committee-metoden har visat sig förbättra både fristående BAAL och fristående QbC.
REF fokuserar på aktivt lärande (AL) med ett begränsat antal frågor.
Boosting Active Learning to Optimality: a Tractable Monte-Carlo, Billiard-based Algorithm
{'venue': 'N/P', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}