Vi beskriver ett ramverk för att utforma effektiva aktiva inlärningsalgoritmer som är toleranta mot slumpmässigt klassificeringsbuller. Ramverket bygger på aktiva inlärningsalgoritmer som är statistiska i den meningen att de förlitar sig på uppskattningar av förväntningar på funktioner av filtrerade slumpmässiga exempel. Den bygger på Kearns kraftfulla statistiska frågeram [Kea98]. Vi visar att alla effektiva aktiva statistiska inlärningsalgoritm automatiskt kan omvandlas till en effektiv aktiv inlärningsalgoritm som är tolerant mot slumpmässigt klassificeringsbuller samt andra former av "okorrelerat" buller. Komplexiteten hos de resulterande algoritmerna har informationsteoretiskt optimalt kvadratiskt beroende på 1/( 1 − 2η), där η är bullerhastigheten. Vi visar kraften i vårt ramverk genom att visa att allmänt studerade konceptklasser inklusive trösklar, rektanglar och linjära avskiljare kan läras aktivt inom vårt ramverk. Dessa resultat i kombination med vår allmänna konvertering leder till de första kända beräkningseffektiva algoritmer för aktivt lärande några av dessa konceptklasser i närvaro av slumpmässig klassificering buller som ger exponentiell förbättring i beroendet av felet  på sina passiva motsvarigheter. Dessutom visar vi att våra algoritmer automatiskt kan konverteras till effektiva, differential-privata algoritmer. Detta leder till den första differentiellt privata aktiva inlärningsalgoritmer med exponentiella etikettbesparingar över det passiva fallet.
Balcan och Feldman REF beskriver ett ramverk för att utforma offline aktiva inlärningsalgoritmer som är toleranta mot klassificering av buller och visar att dessa algoritmer också är differentialt privata.
Statistical Active Learning Algorithms
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}